斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition(6)-lecture5预处理、正则化、损失函数 李智 本节主要讲了数据预处理、正则化以及损失函数 数据预处理 关于数据预处理我们有3种常用的方式,假设数据矩阵XX,假设其尺寸是[N,D][N ,D](NN是数据样本的数量,DD是数据的维度)。 去均值 去均值是预处理最常见的。对待...
斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition(2)-lecture3(上)线性分类器、损失函数 本节主要讲了线性分类器(svm和softmax),损失函数以及最优化(梯度下降)的问题 线性分类 由于之前KNN分类器的缺点,让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务,这种方法主要有两部分组成: 评分函数(score function),它...
CNN for Visual Recognition (02) 图像分类 参考:http://cs231n.github.io/classification/ 图像分类(Image Classification),是给输入图像赋予一个已知类别标签。图像分类是计算机视觉(Computer Vision)问题中一个基本问题,也是很要的一个问题。诸如物体检测、图像分割等可以利用图像分类来解决。 图像分类问题的主要难点...
深度学习论文: Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition及其PyTorch实现 Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition PDF:https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf PyTorch: https://github.com/shangl...
CNN for Visual Recognition (01) CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/syllabus.html 主要利用神经网络解决图像分类问题。 Deep Learning,
先推荐下斯坦福这门课 CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. 尽管这门课从名字上看是针对计算机视觉的,但是它的课程设计比较全面且深入浅出的介绍了各种算法的渊源和演变,每种算法的介绍都非常细致具体,对于所有机器学习领域都非常有价值。 从231大纲可以看到,神经网络中的核心概念有这些:back...
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Stanford Clarifai / Technology Machine Learning is Fun! Part 3: Deep Learning and Convolutional Neural Networks Feature extraction using convolution, Stanford Wikipedia article on Kernel (image processing) ...
论文:Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition 局部特征与全局表示相结合的视觉识别方法 简述:本文提出了一种名为Conformer的混合网络结构,结合了卷积操作和自注意力机制,以增强表示学习能力。Conformer采用并发结构,最大程度地保留局部特征和全局表示。实验表明,Conformer在ImageNet上...
VGG可以看成是加深版本的AlexNet. 都是conv layer + FC layer,在当时看来这是一个非常深的网络了,因为层数高达十多层,我们从其论文名字就知道了(《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》),当然以现在的目光看来VGG真的称不上是一个very deep的网络。
1. 前言 作者提出了Bilinear Convolutional Neural Networks(B-CNNs)用于精细化的视觉识别问题,这个网络将一个图片表示为两个CNN...