InceptionNet (2014)在同一层中使用了不同尺寸的卷积核,提升了模型的感知力;使用了批标准化(batch normalization),缓解了梯度消失。 ResNet (2015)通过层间残差跳连,引入了前方信息,缓解了模型退化,使神经网络层数加深成为可能。
高效改进CNN!11种即插即用的卷积神经网络优化方法,附源码共计4条视频,包括:1-高效改进CNN!11种即插即用的卷积神经网络优化方法,附源码、2-如何高效准备一篇论文的研究内容和技术创新、3-怎样快速找论文等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1 TensorFlow模型 在上一项作业中,你使用numpy构建了辅助函数,以了解卷积神经网络背后的机制。实际上现在大多数深度学习的应用都是使用编程框架构建的,框架具有许多内置函数,你可以轻松地调用它们。 和之前一样,我们将从加载包开始。 import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt impo...
在上面的代码中,我们创建了10个卷积核,从而生成10个特征图。kernel_size函数代表了卷积核的大小,使用的是5×5的卷积核。stride是卷积核移动时的大小。该数值小于卷积核大小时,说明卷积核所覆盖的区域有重叠。 5. LeakyReLU:非线性激活函数,常用于生成对抗网络。 6. BatchNorm2d:批量归一化,用于提高网络的稳定性...
Python图像识别实战(五):卷积神经网络CNN模型图像二分类预测结果评价(附源码和实现效果) 前面我介绍了可视化的一些方法以及机器学习在预测方面的应用,分为分类问题(预测值是离散型)和回归问题(预测值是连续型)(具体见之前的文章)。 从本期开始,我将做一个关于图像识别的系列文章,让读者慢慢理解python进行图像识别的...
上图中每一个格子代表一个像素点,像素点里的数字代表颜色码,颜色码范围是[0,255],(各式各样的颜色都是由红、绿、蓝三 色组成,每个颜色都是0~255之间数字) 我们在得到的一张大数字矩阵的基础上开展卷积神经网络识别工作: 机器识图的过程:机器识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来,而是将一个...
FPGA 实现 LeNet-5 卷积神经网络 数字识别,提供4套工程源码和技术支持 1、前言 LeNet-5简洁 LeNet-5诞生于上世纪90年代,是CNN的开山之作,最早的卷积神经网络之一,用于手写数字识别(图像分类任务),它的诞生极大地推动了深度学习领域的发展。LeNet在多年的研究和迭代后,Yann LeCun将完成的这项开拓性成果被命名为...
1.卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层都是一个变换(映射),常用卷积convention变换和pooling池化变换,每种变换都是对输入数据的一种处理,是输入特征的另一种特征表达;每层由多个二维平面组成,每个平面为各层处理后的特征图(feature map)。
变形卷积源码主要有三个文件: deform_conv.cpp: 位于/mmcv/ops/csrc/pytorch/deform_conv.cpp deform_conv_cuda.cu:位于/mmcv/ops/csrc/pytorch/deform_conv_cuda.cu deform_conv_cuda_kernel.cuh:位于/mmcv/ops/csrc/deform_conv_cuda_kernel.cuh
该程序文件名为faces_train.py,主要功能是使用卷积神经网络(CNN)对人脸进行分类训练。 具体功能如下: 1. 读取人脸数据:从指定路径中读取人脸图片,并将其存储在imgs列表中,同时将对应的标签存储在labs列表中。 2. 随机划分测试集与训练集:将读取到的人脸数据随机划分为训练集和测试集。 3. 归一化:将训练集和测...