利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X…

对于大多数深度学习模型,模型学到的表示都难以用人类可以理解的方式提取和呈现.但对于卷积神经网络来说,我们可以很容易第提取模型学习到的表示形式,并以此加深对卷积神经网络模型运作原理的理解. 这篇文章的内容参考了<python深度学习>的<卷积神经网络可视化>的内容,可以说是对其中内容的提炼,代码书中都有,其他博客有很多都提供了,因此我尽可能不把代码放进来,而是把内容关注在概念上. 这里主要介绍三种可视化形式: 可视化卷积神经网络的中间输出 可视化卷积神经网络的过滤器(或者说可视化卷积…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所…

讲授卷积神经网络面临的挑战包括梯度消失.退化问题,和改进方法包括卷积层.池化层的改进.激活函数.损失函数.网络结构的改 进.残差网络.全卷机网络.多尺度融合.批量归一化等 大纲: 面临的挑战梯度消失问题退化问题改进的总体思路卷积层的改进用矩阵乘法实现卷积运算池化层的改进激活函数的改进损失函数的改进高速公路网络残差网络残差网络的分析全卷积网络多尺度连接批量归一化本集总结 面临的挑战: 卷积神经网络尤其是深度卷积神经网络面临的挑战: 梯度消失问题,全连接神经网络(也叫人工神经网络ANN.多层感知器模…

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示…

摘要:基于深度学习的车型识别系统用于识别不同类型的车辆,应用YOLO V5算法根据不同尺寸大小区分和检测车辆,并统计各类型数量以辅助智能交通管理.本文详细介绍车型识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择各种图片.视频进行检测识别:可对图像中存在的多目标进行识别分类,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示 2…

摘要:智能PCB板缺陷检测系统用于智能检测工业印刷电路板(PCB)常见缺陷,自动化标注.记录和保存缺陷位置和类型,以辅助电路板的质检.本文详细介绍智能PCB板缺陷检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面和训练数据集.在界面中可以选择各种图片.视频进行检测识别:可对图像中存在的多种缺陷进行识别分类,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1.…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…