第二:因为要用训练部分图像来训练deep learning某种模型,所以需要提取出局部patch(10*10大小)样本。此时的训练样本有3w张,每张提取出10个patch,总共30w个patch。 第三:对这些patch样本进行数据白化操作,用的普通的ZCA白化。 实验主要部分代码及注释: 下面3个m文件分别对应上面的3个小步骤。 img_preprocessing.m: %%...
原始论文:L2-Net: Deep Learning of Discriminative Patch Descriptor in Euclidean Space 论文代码:github.com/yuruntian/L2 二、核心贡献 1、提出了一种渐进采样式的训练方案,可以在较少的epochs训练上,访问到百万级别的训练样本。 2、考虑描述符的紧凑相关性,改善过拟合问题。 3、更关注于描述符之间的相对距离。
而本次试验的数据,步骤,要求等参考网页:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。实验数据是从自然图像中随机选取10000个12*12的patch,然后对这些patch进行99%的方差保留的PCA计算,最后对这些patch做PCA Whitening和ZCA Whitening,并进行比较。 实验环境:matlab2012a 实验过程及结果: 随机选取...
同时更小的patch还导致了更大的计算量,因此ConvMixer网络吞吐量并不占优,其参数量的优异性也可能主要是由于Depthwise所带来的,很怀疑换成普通卷积的话,并不难比ResNet更优秀。 本文是一篇研究对于vision Transformer加入局部信息建模的文章。主要思路是对于当前token邻近区域的信息进行细粒度的处理,而对于较远区域的...
比如在图像的Feature Extraction的最底层要做Edge Detector的生成,那么这里的工作就是从Natural Images中randomly选取一些小patch,通过这些patch生成能够描述他们的“基”,也就是右边的8*8=64个basis组成的basis,然后给定一个test patch, 我们可以按照上面的式子通过basis的线性组合得到,而sparse matrix就是a,下图中的a...
干货|(DL~3)deep learning中一些层的介绍 relu层 如何在Python中实现ReLU层? 简而言之,relu层就是输入张量通过一个非线性的relu函数,得到输出,而不改变其空间或者深度信息 从上图可以看出,所有大于0的保持不变,而小于零的变为零。此外,空间信息和深度也是相同的...
卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络。 1)卷积:对图像元素的矩阵变换,是提取图像特征的方法,多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野(权值共享)。一次...
五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七、Deep learning与Neural Network 八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、Deep Learning的经常使用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自己主动编码器 ...
直观上说,就是找到make sense的小patch再将其进行combine,就得到了上一层的feature,递归地向上learning feature。 在不同object上做training是,所得的edge basis 是非常相似的,但object parts和models 就会completely different了(那咱们分辨car或者face是不是容易多了): ...
(所以有大牛说Deep learning就是“搞基”,由于难听。所以美其名曰Deep learning或者Unsupervised Feature Learning) 直观上说,就是找到make sense的小patch再将其进行combine。就得到了上一层的feature,递归地向上learning feature。 在不同object上做training是,所得的edge basis 是非常类似的,但object parts和models ...