上面是一个简单的 CNN 结构图, 第一层输入图片, 进行卷积(Convolution)操作, 得到第二层深度为 3 的特征图(Feature Map). 对第二层的特征图进行池化(Pooling)操作, 得到第三层深度为 3 的特征图. 重复上述操作得到第五层深度为 5 的特征图, 最后将这 5 个特征图, 也就是 5 个矩阵, 按行展开连接成向...
Faster R-CNN主要贡献是提出RPN网络,用于替代Selective Search或其他的图像处理分割算法,实现端到端的训练(end-to-end)。 1.卷积层后插入RPN RPN经过训练后直接产生Region Proposal,无需单独产生Region Proposal。 2. RPN后接ROI Pooling和分类层、回归层,同Fast R-CNN。 候选区域(anchor) 特征图可以看做一个尺度...
循环神经网络RNN与LSTM知识讲解与实战-Pytorch/深度学习实战/神经网络模型/神经网络原理 9206 11 29:54:29 App 不愧是吴恩达!从入门到进阶,一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!真的不要太爽! 1.4万 9 19:33:23 App 【通俗易懂版】这绝对是B站2025年人工智能...
强推!原理解读+代码实战!【对抗生成式网络GAN】这可能是最容易入门深度学习的教程了吧!建议收藏!(人工智能、CNN卷积神经网络、图像处理、计算机视觉、AI) 431 -- 35:39:38 App 人工智能真没那么难!刷完这四位大佬的课基本就能入门了……(吴恩达深度学习丨李宏毅机器学习丨李飞飞计算机视觉丨李沐pytorch入门到进阶...
R-CNN: (1)输入测试图像; (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal; (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征; (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类; ...
2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。6. 解释什么是强化学习,并描述其应用场景。7. 请列举三种常用的自然语言处理(NLP)技术。8. 描述如何使用Python中的TensorFlow库进行...
医学图像分割算法融合了众多方法论,从传统的基于阈值、区域生长、分裂合并、边缘检测等原理出发,逐步发展至包含区域相似性分析的水平集、区域竞争等高级算法,再到当今前沿的机器学习和深度学习技术,诸如 U-Net、全卷积网络 (FCN)、Mask R-CNN、DeepLab 等深度学习模型的广泛应用,极大地提升了分割的精度与效率。这个...
CNN模型的原理 cnn基本原理,一.CNN诞生背景问题一:CNN最早在图像识别领域提出,像素数据很难通过人的理解来提取特征,即特征工程。问题二:普通神经网络(NN)采用全连接结构(下左图),会使得需要训练的参数过多,超过了现在硬件的计算能力,且容易引起过拟合。解决方案
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 介绍 Faster RCNN由Ross B. Girshick在2016年提出,是RCNN系列的延续和经典版本。由于图像中的目标数量和位置并不确定,卷积神经网络本身是难以处理检测这样的问题的。 为了解决这个问题,Faster RCNN使用Anchor和分类器将原本的检测任务...
模块一:CNN卷积神经网络 2-卷积的作用 3-卷积特征值计算方法 4-得到特征图表示 5-步长与卷积核大小对结果的影响 6-边缘填充方法 7-特征图尺寸计算与参数共享 8-池化层的作用 9-整体网络架构 10-VGG网络架构 11-残差网络Resnet 12-感受野的作用 项目实战:基于CNN构建识别模型一 项目实战:基于CNN构建识别模型二...