CNN 通过卷积层提取图像的局部特征,池化层进行降维处理,全连接层最终进行分类。卷积操作通过滤波器在图像上滑动,捕捉不同的特征。 创新点 CNN 的创新点在于卷积层的使用,使其能够有效提取图像的空间特征,大大减少了参数数量,提高了计算效率。 适用数据 图像数据 视频数据 应用场景 图像分类 物体检测 图像生成 经典案...
1、CNN历年冠军算法 1.1、LeNet-5 1.2、AlexNet 1.3、VGGNet
1. 简介 参考:(1)Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification(2)https://zhuanlan.zhihu.com/p/55015587(3)https://zhuanlan.zhihu.com/p/42201550 设计思想:简而言之就是,结合RNN处理序列数据的优势与CNN提取局部特征的优势。具体分析,(1) RNN属于"biased-model",一个句子中越往后的词重要...
R-CNN和fast R-CNN均存在一个问题,那就是由选择性搜索来生成候选框,这个算法很慢。而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框全部需要经过一次卷积神经网络,也就是需要经过2000次左右的CNN网络,这个是十分耗时的(fast R-CNN已经做了改进,只需要对整图经过一次CNN网络)。这也是导致这两个算法检测速度较慢的最主要原因。
【10月更文挑战第32天】本文将介绍深度学习中的一个重要分支——卷积神经网络(CNN),以及其在图像识别领域的应用。我们将通过一个简单的代码示例,展示如何使用Python和TensorFlow库构建一个基本的CNN模型,并对其进行训练和测试。 32 0 0 简简单单做算法 | 2月前 | 算法 安全 数据安全/隐私保护 基于game-bas...
为了解决Fast R-CNN算法缺陷,使得算法实现two stage的全网络结构,2015年微软研究院的任少庆、何恺明以及 Ross B Girshick 等人又提出了 Faster R-CNN 算法。设计区域生成网络,即RPN(Region Proposal Networks)网络。将算法结构分为两个部分,先由 RPN 网络判断候选框是否为目标,再经分类定位的多任务损失判断目标类型...
CNN , cnn , rnn , rcnn 的效果比传统机器学习的方法的要更出色,在所有的4份数据集上,神经网络能更好的捕获上下文的信息 cnn 和 crnn 跟 rnn 比较的话,cnn 和 rcnn 效果更好,认为主要的原因是 cnn可以通过池化选择更显著的特征,通过卷积层捕获上下文的信息,二RNN智能捕获上下文信息,依赖于模型的结构 ...
RCNN: RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。 算法可以分为四步: 1)候选区域选择 Region Proposal是一类传统的区域提取方法,可以看作不同宽高的滑动窗口,通过窗口滑...
FasterRCNN是首个将图像的目标检测任务使用端到端的深度学习模型实现的框架。继承了RCNN和FastRCNN的技术路线,这一套算法是一脉相承的。FasterRCNN在FastRCNN的基础上,打通了全部使用神经网络的最后一步,即提出了RPN网络批量高效的生成区域建议框,这也是这篇文章最重要的创新点。这里介绍FasterRCNN这篇开山之作,笔...