Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来，卷积神经网络在很多领域都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-01-09 20:23:10
阅读次数：
283
参照： "[stanford]Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets)" "[karpathy]ConvNetJS CIFAR 10 demo" "【知乎】没有博士学位，照样玩转TensorFlow深度学习" "【视频】TensorFlow an ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-08 22:35:23
阅读次数：
205
在神经网络的训练过程中，总会遇到一个很蛋疼的问题：梯度消失/爆炸。关于这个问题的根源，我在上一篇文章的 "读书笔记" 里也稍微提了一下。原因之一在于我们的输入数据（网络中任意层的输入）分布在激活函数收敛的区域，拿 sigmoid 函数举例： 如果数据分布在 [ 4, 4] 这个区间两侧，sigmoi ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-07 15:58:16
阅读次数：
247
《SVDNet for Pedestrian Retrieval》理解 Abstract: 这篇文章提出了一个用于检索问题的SVDNet,聚焦于在行人再识别上的应用。我们查看卷积神经网络中全连接层的每一个权重向量，发现它们往往都高度相关。这导致了每个全连接描述中个体之间的相关性，在基于欧几里得距离时 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-01-06 17:15:44
阅读次数：
814
我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，sof ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-04 12:26:27
阅读次数：
180
在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究，并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素： 1.卷积神经网络。 2.数据 - 大量图像数据可用。 但是对于3D点云，数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-03 14:09:16
阅读次数：
658
一、计算机视觉 如图示，之前课程中介绍的都是64 64 3的图像，而一旦图像质量增加，例如变成1000 1000 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大，显然这不现实。所以需要引入其他的方法来解决这个问题。 二、边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测，也可以是水平边缘检测，如上图所示。 至于算法 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-01 13:36:40
阅读次数：
154
之前我们已经有一个卷积神经网络识别手写数字的代码，执行下来正确率可以达到96%以上。 若是再优化下结构，正确率还可以进一步提升1~2个百分点。 卷积神经网络在机器学习领域有着广泛的应用。现在我们就来深入了解下卷积神经网络的细节。 卷积层，听名字就知道，这是卷积神经网络中的重要部分。 这个部分被称为过 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-01 00:30:43
阅读次数：
192
卷积神经网络 图片识别，视频分析、语音识别 参考谷歌youtube上提供的CNN视频演示 数据组织形式 计算机识别的不是颜色本身，而是由颜色组成的矩阵 如果是黑色的话，矩阵的维度为2维 如果是彩色的话，矩阵的维度是3维度，还有一个RGB通道来表示颜色 卷积神经网络结构 卷积的图示理解 用一个XYK的 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-12-26 21:03:20
阅读次数：
432
典型卷积神经网络架构 参考资料 0 Figures First 1 LeNet5 贡献 2 Dan Ciresan Net 3 AlexNet 贡献 4 VGG19 贡献 5 Network-in-network(NiN) 6 Inception V1-V3 贡献 参考资料 Neural Netwo ...
分类：
其他好文 时间：
2017-12-19 12:20:44
阅读次数：
250
