论文重点:该论文提出了一种新的深度卷积神经网络结构Xception,其中采用了深度可分离卷积操作,相对于Inception V3在图像分类任务上具有更高的性能和更高的参数利用效率。深度可分离卷积操作被看作是在正常卷积和 Inception 模块之间的一种中间步骤,Xception网络采用了深度可分离卷积操作来取代Inception模块。 9.ResNeXt [CVP...
名称:Faster R-CNN:使用区域提议网络实现实时目标检测 论文:arxiv.org/abs/1506.0149 题目:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 名称:ShuffleNet:用于移动设备的极其高效的卷积神经网络 论文:arxiv.org/abs/1707.0108 题目:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient...
卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功,但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月,约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》,对卷积网络的技术基础、组成模块、现状和研究前景进...
而且,根据人的经验,人看见一张照片上一张人脸便可以判别出这张照片是一个人,神经网络其实也不用知道图片的完整信息便可以判别出图片类别,因此,神经网络中存在着很多的冗余信息。 这便出现了卷积神经网络,卷积神经网络一定程度上解决了神经网络的参数过多的缺点,相对于神经网络的全连接方式,卷积神经网络采用局部连接的...
这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考: [1]Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七) [2]LeNet-5, convolutional neural networks [3]卷积神经网络 [4]Neural Network for Recognition of Handwritten Digits ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。本文旨在介绍CNN的基本概念和结构,以及CNN网络架构设计的基本思路。 一、卷积神经网络介绍 ...
开发了基于3D卷积特征提取的3D卷积神经网络架构(CNN),该CNN架构从相邻视频帧生成多个信息通道,并在每个通道中分别执行卷积和下采样。通过组合来自所有通道的信息获得最终的特征表示; 建议通过增加具有高级运动特征的输出来规范3D CNN模型; 建议通过组合各种不同3D CNN架构的输出来提高模型的性能。
AlexNet是2012年论文《ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks》中提出的一种卷积神经网络结构,并在12年的ImageNet分类赛上以大幅优势领先第二名,从而使得深度卷积神经网络CNN在图像分类上的应用掀起一波热潮,除此以外AlexNet有很多开创的进展,譬如使用Relu激活函数大幅提升训练速度,采用了先进的...
在卷积神经网络(CNN)中,"步长"(stride)是一个重要的概念。步长描述的是在进行卷积操作时,卷积核在输入数据上移动的距离。在两维图像中,步长通常是一个二元组,分别代表卷积核在垂直方向(高度)和水平方向(宽度)移动的单元格数。例如,步长为1意味着卷积核在每次移动时,都只移动一个单元格,这就意味着卷积核会遍历...
用户上传了一张古董瓷瓶照片,这张照片就是进入CNN系统的”原材料”,输入层的作用就是接收这张图片数据,并将其转换为CNN神经网络可以理解的数字形式(通常是一个三维数组,即宽度、高度、颜色通道数)。 卷积层: 鉴定师们开始工作了,他们每人手持一把放大镜(卷积核),在瓷瓶照片上移动并聚焦(卷积运算),这些放大镜专门...