卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络(CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的.在短时间内,变成了一种颠覆性的技术,打破了从文本.视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其最初在图像处理的应用范围. CNN 由许多神经网络层组成.卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的.网络中每个滤波器的深度从左到右增加.最后通常由一个或多个全连接的层组成: 图 1 卷积神经网络的一个例子 Convnets 背后有三个关键动机:局部感受野.共享权重和池化. 局部感受野 如果想保留

Auto-ReID: Searching for a Part-aware ConvNet for Person Re-Identification 2019-03-26 15:27:10 Paper:https://arxiv.org/pdf/1903.09776.pdf 1. Background and Motivation: 本文将 NAS 的技术用到了 person re-ID 上,但是并非简单的用 NAS 技术来搜索一种 ConvNet,本文考虑到 re-ID 的特色,将其结合到 N

Two-Stream Inflated 3D ConvNet (I3D) HMDB-51: 80.9% and UCF-101: 98.0% 在Inception-v1 Kinetics上预训练 ConvNet+LSTM:每一帧都提feature后整视频pooling,或者每一帧提feature+LSTM.缺点,忽略了时间信息,open和close door会分错. 改进C3D:比二维卷积网络有更多的参数,缺点参数量大,不能imagenet pretrain,从头训难训.input 16帧 输入

Jeremy Lin ConvNet是一个基于GPU实现的卷积神经网络开源码(C++11).是由多伦多大学的Geoffrey Hinton深度学习团队编写的,它的最初版本号是Hinton的学生Alex Krizhevsky编写的cuda-convnet(其项目地址在google code上面),近期cuda-convnet也从1.0版本号更新到2.0版本号(地址). 这份开源码的官方地址是:http://deeplearning.cs.toronto.edu/codes 在CNN的开源码中最出名

前言 本文深入探讨了如何设计神经网络.如何使得训练神经网络具有更加优异的效果,以及思考网络设计的物理意义. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 论文:https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代码: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 引言 VIT问世以后,Swin Transformer在图像领域(分类下游任务)的全面大幅度超越 CNN 模型,仿

概念 神经网络的深度和数据据体的深度(图像的通道数channels)要主要区分. 输入 1.得到一些数据,作为网络的输入. 2.在CNN中有filter,the size of filter is small.如上的filter为5*5,深度为3,这个3要在深度上穿过 输入数据的每一个位置,输入数据是三个通道: 3.filter 要完全覆盖输入数据的全部深度,用filter来和输入图像做卷积运算. filter要在整个图像的空域范围内全部位置滑动,每一个位置filter和图像做点乘.这个filt

二十三(Convolution和Pooling练习)  三十八(Stacked CNN简单介绍) 三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑) 五十(Deconvolution Network简单理解) 五十一(CNN的反向求导及练习)   Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一个实验 作者认为加噪声用处不大,且max-pooling功能特别强大,大到像作者说的那样有了max-po

[引言] 最近在用可变卷积的rfcn 模型迁移训练自己的数据集, MSRA官方使用的MXNet框架 环境搭建及配置:http://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8867031.html 一 参数修改: 1.1  ~/Deformable-ConvNets/experiments/rfcn/cfgs/resnet_v1_101_voc0712_rfcn_dcn_end2end_ohem.yaml  文件中修改两个参数 (yaml文件包含对应训练脚本的一切配置信息和超参数)

http://karpathy.github.io/2014/09/02/what-i-learned-from-competing-against-a-convnet-on-imagenet/

语义分割洪水区域. 空洞卷积和反卷积组合,结果再用svm学习如何组合,能获得更好的效果. 直接对不同网络的结果进行投票会得到更差的结果. 消融研究(Ablation Study):类似控制变量法,就对那些可能影响网络精度的参数进行不同组合,从而得到最好的设计

一.ConvNext Highlight 核心宗旨:基于ResNet-50的结构,参考Swin-Transformer的思想进行现代化改造,知道卷机模型超过trans-based方法的SOTA效果. 启发性结论:架构的优劣差异没有想象中的大,在同样的FLOPs下,不同的模型的性能是接近的. 意义:这篇文章可以作为很好的索引,将一些从卷积网络演进过程中的重要成果收录,适合新手. 二.背景介绍(Related Work) 2.1 一句话回顾ResNet-50 由48层卷积 + 1个maxpool +

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3

由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩,这篇文章详细说明了网络相关事宜. 文章主要干了点什么事呢?它就是在在用卷积神经网络下,在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下,探索一下网络的深度对目标识别率的影响. 网络的大体结构 网络的输入为224*224的RGB图片,后面跟卷积层,卷积核的大小基本都为3*3有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核,步长为1个像素,偶尔会有1*1的卷积核,这就相当于加入了一个非线性变换而已.再往后接

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Contributing Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Cou

Artificial intelligence, revealed Yann LeCunJoaquin Quiñonero Candela It's 8:00 am on a Tuesday morning. You've awoken, scanned the headlines on your phone, responded to an online post, ordered a holiday sweater for your mom, locked up the house, and

编译环境: windows8.1 Anaconda python2.7 Visual studio 2012 CUDA6.0 Pthread for windows Intel Math Kernel Library   cuda-convnet 原始文件下载地址: https://github.com/dnouri/cuda-convnet/   其中用到的一些库: PThread 下载链接: ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w