【深度学习】吴恩达深度学习-卷积神经网络（b站笔记）1

　　图像的大小可以表示为64*64*3 其中3是表示通道数，卷积核可以理解成filter，使用卷积可以检测垂直边缘和水平边缘，垂直边缘和水平边缘检测器由卷积核构成。卷积运算在代码中可分别表示为函数：python：conv-forwardtensorflow：2dkeras：Conv2D提出的垂直边缘检测器如下图所示像素值越大，代表图像中这一块越亮（如白色），如果原图明亮变化与检测器相同，得到的结果边缘处应当是亮的，像素值为正；反之为负，所以为了省去麻烦，最开..

　　卷积特征提取与池化（Pooling）处理大型

　　在之前的章节中，我们已经很好地解决了手写体识别问题（维数为28*28）。但如果是更大的

　　（维数为96*96）呢？如果你还是要学习400个特征，那么网络权重参数就有400*96*96即近400万个。 卷积特征提取 如果我们从大型彩色

　　*3）中随机抽取一些小patch（8*8），学到了一些特征，然后用这些特作为滤波器去扫过整张大图，即逐行逐列做卷积。这样做可以大幅减小网

　　分类 本教程源代码目录在book/image_classification,初次使用请您参考Book文档使用说明。 说明: 1.硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 2.Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本： 如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5，对于NVIDIA Tesla V100等...

　　目录 算法的主要流程 网络结构分析 训练策略 附录链接 算法的主要流程 网络模型主要包括三个部分：卷积层、双向LSTM、全连接层 1、VGG16为base net提取特征，将conv5得到feature map

　　2、用3*3滑窗扫描上面得到的feature map，也即在conv5得到的特征上做3*3的滑动窗口：每个点结合周围3*3的区域得到一个长度为3*...

　　原理 卷积，有时也叫算子。用一个模板去和另一个图片对比，进行卷积运算。目的是使目标与目标之间的差距变得更大。卷积在数字

　　处理中最常见的应用为锐化和边缘提取。 如边缘提取，假如目标像素点和它周边的值（上下左右前后的临点，具体的比邻范围依赖于算子的

　　，3*3的算子比邻范围为1，5*5的为2，以此类推）得有较大差异，那么就可以通过这个算子对原图矩阵中的这个位置进行卷积运算，得出的值和该像素点原来...

　　-5+2*0）/1+1=60 计算量：5*5*channels=25*channels 2个3*3卷积的特征图尺寸（这里指进行两次3*3卷积）; kernel=3*3，stride=1，

　　-3+2*0）/1+1=62 第二次：（62-3+2*0）/1+1=60

　　目录Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising本文贡献网络架构损失函数mobilenet网络结构宽度因子和分辨率因子代码 Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising 本文贡献 提出了一种端到端CNN网络用于高斯去噪网络，称为DnCNN。该网络采用残差学习策略从噪声图片中去除潜在干净

　　卷积原理：几种常用的卷积（标准卷积、深度卷积、组卷积、扩展卷积、反卷积）

　　0、标准卷积 默认你已经对卷积有一定的了解，此处不对标准卷积细讲。 举个例子，假设有一个3×3

　　是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的

　　数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么32个

　　的人来说一定不陌生，当我们在看相关的教程或者案例的时候，都会出现Vgg16。那么它到底是什么？ Vgg16是一个

　　的模型，它是一个被预训练好的模型。 Vgg模型（网上配图） 每次网上都是贴出这个网络模型结构就不了了之，我就来仔细说一下（个人理解，欢迎指出错误）。首先这个网络...

　　1. 前序VGGNet的名称来源于VisualGeometry Group，它是牛津大学的计算机视觉组。VGGNet的论文题目是：VeryDeep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition. 本文主要罗列一些VGGNet的创新点。最主要的贡献点：发现使用小尺寸的

　　)Enet 设计的初衷Enet 模型结构initial blockbottleneck block总体的网络结构Enet 设计用到的trick和创新点Enet在数据集上的效果自己部署碰到的问题现成的复现 因为最近项目要考虑到实时性所以看看它的框架,做个

　　,换言之写给菜鸟自己看的 论文地址: 设计的初衷 嫌segnet速度太慢了, 满足不了实时(real-time) 分割的需求 简

　　dle版简要介绍数据处理网络定义训练模型校验总结 基于百度AI Studio的《

　　7日入门-CV疫情特辑》作业，通过CNN来识别车牌号。基本上代码在平台上都有了，完成以后我又写了个Pytorch版本，可以在此查看。 简要介绍 本项目车牌数据为20x20的灰度图片，共分为65类，即0-9的数字，A-Z的字母以及“京津冀”等省市自治区的简称。想下载跑一跑的可以在下...

　　、目标检测领域，语义分割发挥着巨大的作用。相比于yolo、ssd等目标检测算法，Unet可以实现对

　　中每个像素点的分类，精度大大提升。 语义分割，简单来说就是给出一张图，分割出

　　中所需物体的一个完整准确的轮廓，其实也就相当于现实中的“抠图”。但这里“抠图”的难度在于，不是由人来抠，而是让机器学会自动帮我们抠。并且要求“抠图”的像素点要很精确，这个是人眼达不到的。 目录Keras-Alexnet-图片分类1、原始数据集2、U-net网络细节3、模

　　最基本的组成部分，使用边缘检测作为入门样例点击蓝字关注我们上期我们讲解了

　　数字信号处理中卷积 卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，信号与线性系统中讨论的就是信号经过一个线性系统以后发生的变化。由于现实情况中常常是一个信号前一时刻的

　　信号（当然要求这个系统是线性时不变的）。 卷积的定义： 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则...

　　CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。 注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。 一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolution Group convolution 分组卷积，最早在AlexN.

　　池化这个操作原理非常简单，相信大家都很容易搞懂，那么这篇博客就主要从代码来谈谈吧。 首先还是简单介绍一下原理（不是我偷懒想要简单介绍，是因为这个东西介绍起来本身就很简单） 所谓的池化目的就是抽象，把一大片面积总结成一个数，比方说一副100*100的图，我们每50*50的区域就取一个最大值，共计能取4个最大值，那么这个2*2的最大值

　　除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外，还可以成功识别人脸，物体和交通标志。 如图1所示，

　　能够识别图片的场景并且提供相关标题（“足球运动员正在踢足球”），图2则是利用

　　密切相关。理解计算机视觉，才能理解为啥会出现卷积神经网路。 计算机视觉 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域，这多亏了

　　与计算机视觉可以帮助汽车，查明周围的行人和汽车，并帮助汽车避开它们。 还使得人脸识别技术变得更加效率和精准，你们即将能够体验到或早已体验过仅仅通过刷脸就能解锁手机或者门锁。 当你解...

　　【AS】Android stdio运行APP闪退或keeps stopping

　　Bing_Zoey:我是生成的c dll，在clion和python都可以调用成功，你可以搜一些教程跟着走

　　binfly·:clion生成的C++ dll，可以调用成功吗？尝试了好久一直不成功~

　　hsn_csdn:请问方便指教一下如何从pysiobank中下载到与原始数据相对应的标签文件吗？pysiobank数据好多，找了找没找到。

作者：admin

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