什么是高通量测序技术中的多重测序? 多重测序是指将带有特殊分子标签(barcode或者index)的不同来源的DNA标本,放入一个反应体系进行测序的方法.与一次检测一种来源的DNA相比,多重检测通过分子标签来区分不同的DNA标本,从而在提高测序的高效性的同时也确保测序的准确性. 人类个体的基因组是30亿个碱基对,即3Gb(3 giga base pairs,即3X109碱基对).目前的高通量测序仪,单次测序反应可以获得200Gb以上的数据量.例如,BGISEQ1000可以达到2300Gb.这种数

转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型

转自:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1 自然语言处理中CNN模型

本文首先阐述pooling所对应的操作,然后分析pooling背后蕴含的一些道理,最后给出pooling的Python实现. 一.pooling所对应的操作 首先从整体上对pooling有一个直观的概念(也就是对pooling的输入.输出以及具体功能进行描述,但是忽略具体的实现细节):pooling的输入是一个矩阵,输出是一个矩阵:完成的功能是,对输入矩阵的一个局部区域进行运作,使得该区域对应的输出能够最佳的代表该区域的特性.如图1所示,左图黄色矩阵代表输入矩阵,右图蓝色矩阵代表输出矩阵:动态的

图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的.两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连).但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练100个特征,只这一层就需要96*96*100个参数(W,b),训练时间将是前面的几百或者上万倍.所以这里用到了部分联通网络.对于图像来说,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻

转载地址:http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135    原作者:张俊林 CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型.图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构.一般而言,输入的字或者词用Word Embedding的方式表达,这样本来一维的文本信息输入就转换成了二维的输入结构,假设输入X包含m个字符,而每个字符的Word Embedding的长度为d,那么输入就是m*d的二维向量. 图1

4.NGS中的reads mapping 顾名思义,就是将测序的得到的DNA定位在基因组上. 因为二代测序的得到的序列是较短的,reads mapping很好地解决了这个问题. 本质上reads mapping是一个双序列比对问题,但和之前讲的NW和SW的不一样,后者适用于两者长度相差不大的. 现在问题有几个特征: 1.reads和ref的长度有着跨数量级的差异,reads长度通常不超过100bp,而ref基因组通常在上百Mb. 2.数据量,NGS测序产生的数据量达到几百Gb,相当于几十个人的人

ROIs Pooling顾名思义,是pooling层的一种,而且是针对ROIs的pooling: 整个 ROI 的过程,就是将这些 proposal 抠出来的过程,得到大小统一的 feature map. 什么是ROI呢?(https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuyy_CKu9VidU_Nm_z987mVIMm3Pojx-sH_PfgfR9iaaFcn666hxi--_g.) ROI是Region of interest的简写,指的是

1.roi pooling 将从rpn中得到的不同Proposal大小变为fixed_length output, 也就是将roi区域的卷积特征拆分成为H*W个网格,对每个网格进行maxpooling,然后就能得到固定大小的特征. 2.roi align 从原图的proposal映射回feature map,从原图到特征图直接的ROI映射使用双线性插值 形状不变 3.roi wrap 将fearure map 剪切一块,然后wrap到固定大小,采用长度和宽度两个方向的双线性插值. 形状改变 4.

Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016   Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接:http://arxiv.org/pdf/1607.07032v2.pdf Code : https://github.com/zhangliliang/RPN_BF/tree/RPN-pedestrian 摘要:行人检测被人 argue 说是特定课题,而不是general 的物体检测.虽然最近的深度物体

转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierar

tf-faster-rcnn github:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn backbone,例如vgg,conv层不改变feature大小,pooling层输出(w/2, h/2),有4个pooling所以featuremap变为原图1/16大小. 检测RPN模块: 例如任意图片reshape到800*600,输入网络过vgg,conv5_3->rpn_conv/3*3->rpn_relu 得到feature map (1,512,

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

课程https://v.qq.com/x/page/e0398lijt8h.html 讲解: http://www.sohu.com/a/144583206_697750 resnet可以看作VGG16来使用,Resnet50中50表示容量,是resNet中最小的容量了resNet不是被设计用来和大量的标准密集层一起使用的,而是和global average pooling层一起使用的.最初的resnet是在imagenet中训练的,vgg就是卷积->激活->卷积..,resnet就是有rel

代码: keras:https://github.com/phdowling/abcnn-keras tf:https://github.com/galsang/ABCNN 本文是Wenpeng Yin 该作者之前还发过一篇<Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences> .ABCNN是基于之前发的这篇论文加入了注意力机制. 相比这两篇Attention-based的论文,会

Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Faster CNN基本结构(来自原论文) Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+poolin

Fast R-CNN是R-CNN的改良版,同时也吸取了SPP-net中的方法.在此做一下总结. 论文中讲到在训练阶段,训练一个深度目标检测网络(VGG16),训练速度要比R-CNN快9倍左右,比SPP-net快3倍左右.在测试阶段,处理一张图片需要0.3s.在PASCAL VOC 2012数据库上的mAP也达到了66%,比R-CNN高两个百分点. 提出背景 这个方法提出的背景是,R-CNN和SPP-net在目标检测方面还有一些不足.不足表现在一下几点: 1.训练分为多个阶段,首先要微调ConvN

Deep Learning 方向的部分 Paper ,自用.一 RNN 1 Recurrent neural network based language model RNN用在语言模型上的开山之作 2 Statistical Language Models Based on Neural Networks Mikolov的博士论文,主要将他在RNN用在语言模型上的工作进行串联 3 Extensions of Recurrent Neural Network Language Model 开山之

文章来源: https://blog.csdn.net/fate_fjh/article/details/53467948 Introduction 自己制作国内高速公路label,使用SegNet训练高速公路模型,测试效果 参考:http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,开放源码,基于caffe框架.SegNet基于FCN,修改VGG-16

这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚,于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文,如果有错误的地方请大家指出. 原文:http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/ 在这篇文章中,我将详细描述最近引入的基于深度学习的对象检测和分类方法,R-CNN(Regions with CNN features)是如何工作的.事实证明,R-CNN在检测和分类自然图像中的物体

本文由DataFun社区根据微软亚洲研究院视觉组Lead Researcher Jifeng Dai老师在2018 AI先行者大会中分享的<Recent Advances on Object Detection in MSRA>编辑整理而成. 今天分享的内容会从以下几个方面进行,首先是R-FCN and its extensions,然后是Deformable Conv Nets and its extensions,接着是我们在Video object detection方面所做的工作,最后