Contents 图像数据集基础 全连接神经网络解决图片问题的弊端（前世） 卷积神经网络的今生 网络结构 卷积操作 池化操作 小结 图像数据集基础 数字图像划分为彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像几种。其中，像素是构成图像的基本单位，例如一张28×28像素的图片，即表示横向有28个像素点，纵向有 ...
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2020-02-02 17:54:11
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1. 激活函数：激活函数是指在人工神经网络的神经元中，将输入映射到输出端的非线性函数。激活函数通常是非线性的，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，可以应用到非线性模型中。 一般进行线性操作后，就将线性操作的结果放入激活函数中映射。在CNN中，运算顺序通常是卷积 ...
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2020-01-30 19:25:52
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知乎上看到一篇博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/99766566，讨论cnn中位置信息是如何学到的，感觉挺有意思的，就看了一下原文， 简单记录一下几个实验部分。 1、位置信息来自预训练模型 作者分别用预训练权重的vgg,resnet和posenet来对比，发现用了预训练权 ...
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2020-01-30 18:53:55
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1. 全连接层：主要用于分类，把分布式特征映射到样本标记空间。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。全连接层中的权值矩阵Wi的每一行相当于一个分类模版，xi与Wi矩阵乘法，即可得到xi与每一个模板的匹配度，从中选取得分最高的匹配模板。 在 CNN 结构中，经多 ...
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2020-01-29 21:49:30
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1、卷积神经网络(CNN) 和 递归神经网络(RNN) 2、损失函数在反向传播中的作用 - 简书.html（https://www.jianshu.com/p/f987103ec046） 可以看出损失函数基本都是由真实值和预测值两部分组成，正确的损失函数，可以起到让预测值一直逼近真实值的效果，当预测 ...
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2020-01-26 14:36:41
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一、前言 虽然一直算IT男，但是基本没有接触过最前沿的IT知识，一直在做生产方面的IT，突发奇想，开始学习算法，学习算法有半年多了，从最初的Python，到线性回归、逻辑回归、SVM，聚类，NLP，CNN，RNN，GAN等神经网络，感觉知识的海洋真是浩瀚如海，今天打算开始分享一下我的一些学习情况，第 ...
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2020-01-23 22:49:24
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大纲 应用简介人脸检测人脸识别通用目标检测图像分割风格迁移总结 讲述CNN典型应用，主要是在机器视觉领域里边，这是它应用最广的一个领域，包含下边几个应用：人脸识别；人脸检测；通用目标检测；图像分割；风格迁移。 检测、分类、分割基本上已经涵盖了图像理解的整体上要完成的一个目标，我们对所有图像的理解无非 ...
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2020-01-23 15:33:38
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Making Convolutional Networks Shift Invariant Again Intro 本文提出解决CNN平移不变性丧失的方法，之前说了CNN中的downsample过程由于不满足采样定理，所以没法确保平移不变性。信号处理里面解决这样的问题是利用增大采样频率或者用抗混叠方 ...
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2020-01-23 09:33:00
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Why do deep convolutional networks generalize so poorly to small image transformations? Intro CNN的设计初衷是为了使得模型具有微小平移、旋转不变性，而实际上本文通过实验验证了现在比较流行的神经网络都已经丧 ...
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2020-01-21 21:47:37
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PriorBox算子 ssd网络一大特点是，为了提高检测准确率，在不同尺度的特征图上进行预测，这种预测就需要prior box layer。 prior box 是干嘛的呢？其实非常类似于Faster R-CNN中的Anchors，就是候选框，这种候选框的选取不需要像R-CNN那样通过复杂处理产生。 ...
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2020-01-21 16:01:37
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