import torch.nn.functional as F #使用functional中的ReLu激活函数 #CNN模型 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() #两个卷积层 self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) #1为in_channels 10为out_channels self.conv2 = torch.nn.Conv2d...
CNN的最大特点就是稀疏连接(局部感受)和权值共享,如下面两图所示,左为稀疏连接,右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数,减少计算复杂度。 至于CNN的结构,以经典的LeNet5来说明: 这个图真是无处不在,一谈CNN,必说LeNet5,这图来自于这篇论文:Gradient-Based Learning Applied to Document Recogn...
cnn python详解 python cnn代码 1. 导入各种模块 基本形式为: import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据(以两类分类问题为例,即numClass = 2) 训练集数据data 可以看到,data是一个四维的ndarray 训练集的标签 3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary ...
大家可以去参考《常用损失函数小结》https://blog.csdn.net/zhangjunp3/article/details/80467350,这个哥们写得比较详细。 在后面的代码实例中,用到的是softmax_loss,它属于Cross Entropy交叉熵损失函数。 softmax计算公式: 其中, 是要计算的类别 的网络输出,分母是网络输出所有类别之和(共有 个类别), 表示第 类...
卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向传播(backford propagation) ...
从上图,看到VGGNet总共16次卷积, 5次池化,最终得到了一个7✖7✖512的特征图。 接下来,我结合代码详细的讲解如何实现VGG16网络。整个网络,我将分为5个部分讲解: 1、输入层 输入的图像一般情况是彩色的三维图像,所以输入的维度是`[B,N,H,W] , B是batchsize的意思, N输入 的Channel,彩色图像是3 , H...
使用的代码 faster-rcnn.pytorch 重要参考 CNN目标检测(一):Faster RCNN详解 基於Resnet的Faster R-CNN網絡模型 重要参数 coco: 使用的数据集 coco数据集achor数量为3*4=12个 (P, Q):没有resize之前的原始图像大小. (M, N): 输入到网络的图像, 是resize之后的图像大小. ...
Faster R-CNN源代码的熟悉几乎是所有从事目标检测的人员必须迈过的坎,由于目录结构比较复杂而且广泛为人所用,涉及的东西非常多,所以我们使用的时候维持该目录结构不变,下面首先对它的目录结构进行完整的分析。 目录下包括caffe-fast-rcnn,data,experiments,lib,models,tools几大模块。
【深度学习项目】基于TensorFlow+CNN实现猫狗识别,原理详解+代码实战!——计算机视觉/人工智能/深度学习共计8条视频,包括:1-猫狗识别任务与数据简介、2-卷积网络涉及参数解读、3-网络架构配置等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
MaskRCNN(Facebook官网Pytorch版本) Resnet部分 首先来看有FPN的Resnet是如何搭建的,我们假设所使用的模型是ResnetTop5 class ResNet(nn.Module): def __init__(self, cfg): super(ResNet, self).__init__() # If we want to use the cfg in forward(), then we should make a copy # of it an...