上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

现有的最优方法在文本.人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳,主要受限于图像先验的手工设计属性.本文研究者将图像先验表示为二值分类器,训练 CNN 来分类模糊和清晰图像.实验表明,该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性,可实现更广泛场景的盲图像去模糊. 论文:Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring(学习用于盲图像去模糊的判别先验) 我们提出了一种基于数据驱动的判别先验的盲图像去模糊方法.我们的工作是基于这

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

一.图像识别与定位 思路1:视作回归 4个数字,用L2 loss/欧氏距离损失(x,y,w,h)这四个数都是连续值 思路2:借助图像窗口 二.物体识别 0.图像识别与定位: (1)Classification:C个类别 (2)Input:Image (3)Output:类别标签 (4)Evaluation metric:准确率 1.Localization: (1)Input:Image (2)Output:物体边界框(x,y,w,h) (3)Evaluation metric:交并准则IOU

一.图像识别与定位 0.Classification:C个类别 Input:Image Output:类别标签 Evaluation metric:准确率 1.Localization: Input:Image Output:物体边界框(xy,w,h) Evaluation mertric:交并准则 3.Classification+Localization:识别主题+定位   4.ImageNet:实际上有   识别+定位  2个任务 5.思路1:视作回归问题 (1)先解决简单问题,搭建一个识

代码如下: from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tflearn.l

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

Abstract: 贡献主要有两点1:可以将卷积神经网络应用region proposal的策略,自底下上训练可以用来定位目标物和图像分割 2:当标注数据是比较稀疏的时候,在有监督的数据集上训练之后到特定任务的数据集上fine-tuning可以得到较好的新能,也就是说用Imagenet上训练好的模型,然后到你自己需要训练的数据上fine-tuning一下,检测效果很好.现在达到的效果比目前最好的DPM方法 mAP还要高上20点,目前voc上性能最好. 着篇文章主要是介绍RCNN,跟后面的,Fas

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了

建议按序阅读 1. Convolutional Neural Networks卷积神经网络: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 2. Deep learning:三十八(Stacked CNN简单介绍): http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/05/05/3061457.html 3. 深度学习(卷积神经网络)一些问题总结 http://blog.csdn.net/n

一.神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开. 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开.但为什么效果不好,主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则,我们无法控制其分布,当绿色的点中混杂几个蓝色的点,就很难分开了,及时用曲线可以分开,这

读聪明人的笔记,是不是也能变聪明呢? Image Caption是一个融合计算机视觉.自然语言处理和机器学习的综合问题,它类似于翻译一副图片为一段描述文字. Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式, 其中I表示图,S为目标单词序列,其中S={S1,S2,-},其中St为来自于数据集提取的单词.训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值,即使生成的语句和目标语句更加匹配,也可以表达为用尽可能准确的用语句去描述图像. Image Caption主要研究分为以下几个方向: 1

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-12-5 By 蒋思源2017年9月12日 09:54 时序数据经常出现在很多领域中,如金融.信号处理.语音识别和医药.传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程,才能将预处理的数据输入到机器学习算法中.并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识,因此也就更进一步加大了预处理成本.例如信号处理(即 EEG 信号分类),特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱(power spectra).Hjorth 参数

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 读取图片文件 产生用于训练的批次 定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 训练 1 读取图片文件 def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): for pic in os.listdir(filename+train_class): class_train.append(file

转子http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/71076261 前言 入职之后,逐渐转到深度学习方向.很早就打算写深度学习相关博客了,但是由于各种原因被搁置了. 这段时间刚好有空,就把以前的笔记整理总结了一下,温故而知新,以前有些不是特别清楚的概念,通过这次的复习豁然开朗了,也希望自己的分享能够帮助其他人更好地理解CNN. 目前的博客计划如下: LeNet论文翻译与解读 AlexNet论文翻译与解读 VGGNet,Inception,R

前言: 随着超量类别PR和高精度的需求,人工特征方法局限性凸显出来,固定的特征hash压缩映射因其压缩损失.表现为特定的特征hash方法,在海量的同类数据集上近邻特性变差,而在不同类别的数据上面隔离性又出现问题. 既然人工构建的特征hash函数并不能满足每一个场景的需求,每个经验都有局限,且特征提取的压缩映射必然导致压缩损失,为何不略过此环节,使用数据来完成此过程.越多的数据可生成越精确的分类结果,这就引出了一站式图像处理PR方法--CNN方法.IPPR又从框架分治法回到一站式框架方法. 从20

神经网络中的不变性 原文:https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637     个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”(Equivariance),由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值,所以不论 上一层特征图谱(feature map)中的某一特征平移到何处,卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值.这应该就是“等变性” 这种“等变性”是由conv层的 1局部连接 2权值共享 两个特性得到的. 所谓的