特点： dense shortcut connections结构： DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入源码: [DenseNet](ht... ...
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2018-03-17 19:49:17
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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks/ CNN/ConvNets) 卷积神经网络和普通神经网络十分相似: 组成它们的神经元都具有可学习的权重(weights)和偏置(biases)。每个神经元接受一些输入,执行一个点积操作，并且可能执行一个非线性函数最后得到该神经 ...
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2018-03-17 18:47:59
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想直接看公式的可跳至 "第三节 3.公式修正" 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成，其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求，唯一对数据大小有要求的则是 第一个全连接层 ，因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小，例如著名 ...
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2018-03-15 13:23:17
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网约车公司在运营过程中经常会遇到一个问题，就是如果司机不接单，却把车开出去接乘客，相当于开黑车。那么系统如何发现这种行为，其中就需要人体姿态估计。相对于传统方法，只识别人体来数人数有一个问题，就是如果乘客之间发生遮挡，或者后排乘客没有露出面部，就会找不到乘客。使用人体姿态估计的方法就可以在上述情况下也能清楚判断车内人数，并且为车内行为识别提供很好的数据预处理。该方法对于接入公司平台的出租车公司有很
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2018-03-14 11:22:31
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学习过程相当于使用一个滤波器，定义滤波器大小和深度步长，在原图像上滑动，滤波器上每一个深度的点对原图像上特征点响应的量化值都是不同的，响应过程是一个卷积过程，原图像如果是3 7*7（3是原来的depth），滤波器定义为10 3*3 stride=1则获得的输出为10 5*5，在学习过程中卷积层的大小 ...
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2018-03-11 14:40:58
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从GoogLeNet的Inceptionv1开始，发展了众多inception，如inception v2、v3、v4与Inception-ResNet-V2。故事还是要从inception v1开始说起。Inception v1相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络而言，inception... ...
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2018-03-11 02:29:31
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【写在前面】 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络（CNN）模型来训练自己的数据集，验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度，如Inception_V3, VGG16，Inception_resnet_v2等模型。本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性 ...
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2018-03-10 15:53:16
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一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32*32 卷积层：2个 降采样层(池化层)：2个 全连接层：2个 输出层：1个。10个类别（数字0-9 ...
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2018-03-09 15:34:09
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Inception模型和卷积层的残差连接是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作。 一、 Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核，将多个卷积核的运算结果进行连接，充分利用多尺度信息，这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Conv ...
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2018-03-09 11:14:04
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先弄懂卷积神经网络的原理，推荐这两篇博客：http://blog.csdn.net/yunpiao123456/article/details/52437794 http://blog.csdn.net/qq_25762497/article/details/51052861#%E6%A6%82%E ...
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2018-03-07 20:10:35
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