二、CNN模型结构 接下来我们通过一个情境来理解CNN的全流程: 假设我们现在有一款智能鉴定APP,主要进行艺术品鉴定。我们要通过APP判断其中一张图片是不是古董,现在我们来了解下APP是怎么工作的吧。 输入层: 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...
有无Batch Normalization[1] 使用图 1 的简易 CNN 结构作对比实验,其中一个在每个卷积层的后面都接一个 BN 层,而另一个则完全不使用 BN 层,使用同样对数据进行训练后,测试结果如下: 数据得出的结果显然可以看出加入了 BN 后使得网络对测试集的准确率更高了,所以可以确定我们的模型应该给每层都加上 BN。但是...
这里给出完整的GoogleNet模型结构: 这里补充两个注意点: 1. 对于不同的卷积核,要取不同的滑动步长,以使得他们输出的特征图大小相同,便于后一步的操作; 2. 在CNN中,1*1的卷积核最主要的作用在于改变通道数,比如,原图像 3*64*64的rgb,通过5个1X1卷积核就变成了5*64*64.用5个卷积核代替了原来RGB三通道的...
LeNet虽然不是CNN的起点,但却是后来CNN兴起的标志模型。LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型。 图1.1 LeNet-5网络结构 图1.2 LeNet-5网络结构 在当年神经网络还是MLP(Multilayer Perceptron,多层感知机)大行其道时,能设计出这样的模型已实属不易,也为后来CNN模型的发展奠定了基础。 特点: 相比M...
CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN是一种层次模型,输入的是原始的像素数据。CNN通过卷积(convolution)、池化(pooling)、非线性激活函数(non-linear activation function)和全连接层(fully connected ...
CNN模型合集 | 26 HarDNet HarDNet (Harmonic DenseNet):国立清华 ICCV2019,谐波密集连接网络,速度快,较低的MACs和内存流量,HarDNet: A Low Memory Traffic Network,https://arxiv.org/abs/1909.00948核心思想背景:为研究提高神经网络边缘推理的计算效率和降… ...
卷积神经网络(简称CNN)是一类特殊的人工神经网络,是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成,每个卷积核对输入的像素进行卷积操作,得到下一次的输入。
1. CNN的基本结构 首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图: 图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层,计算机理解为输入若干个矩阵,这点和DNN基本相同。 接着是卷积层(Convolution Layer),这个是CNN特有的,我们后面专门来讲。卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在...
CNN(卷积神经网络)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。以下是一些常用的CNN模型: LeNet-5:LeNet-5是最早的卷积神经网络之一,由Yann LeCun等人于1998年提出。它主要用于手写数字识别,包括卷积层、池化层和全连接层。 AlexNet:AlexNet是2012年ImageNet竞赛的冠军模型,由Alex Krizhevsky等人提...
1. CNN模型发展 1.1 AlexNet 卷积核一定越大越好吗?-- 小卷积核 分组卷积首先在在AlexNet中出现,还用到一些非常大的卷积核,比如11×11、5×5卷积核,先前的观念是:卷积核越大,receptive field(感受野)越大,获取到的图片信息越多,因此获得的特征越好。但是大的卷积核会导致计算量的暴增,不利于模型深度的增加,...