按照普通卷积-深度卷积-深度可分离卷积的思路总结. depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积,如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义如下: tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None) 除去name参数用以指定该操作的name,data_forma…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积,这种方法并不应用在深度学习中,只是用来帮你理解这种结构. 在神经网络中,我们通常会使用深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution). 这种方法在保持通道分离的前提下,接上一个深度卷积结构,即可实现空间卷积.接下来通过一个例子让大家更好地理解. 假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16.输出通道为32.具体为,32个3×3大小的卷积核会遍历…

目录: 1.什么是depthwise separable convolution? 2.分析计算量.flops 3.参数量 4.与传统卷积比较 5.reference…

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度…

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离卷积(spatial separable convolutions) 深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始. 不幸的是,空间可分离卷积…

论文原址:MobileNets v1 TensorFlow实现:mobilenet_v1.py TensorFlow预训练模型:mobilenet_v1.md 一.深度可分离卷积 标准的卷积过程可以看上图,一个2×2的卷积核在卷积时,对应图像区域中的所有通道均被同时考虑,问题在于,为什么一定要同时考虑图像区域和通道?我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑? 深度可分离卷积提出了一种新的思路:对于不同的输入channel采取不同的卷积核进行卷积,它将普通的卷积操作分解为两个过程. 卷积过程 假设有…

目录 故事 Inception结构和思想 更进一步,以及现有的深度可分离卷积 Xception结构 实验 这篇论文写得很好.只要你知道卷积操作或公式,哪怕没看过Inception,也能看懂. 核心贡献:从Inception的思想:剥离时序卷积和空域卷积 得到启发,提出了Xception(Extreme Inception),希望能彻底解耦二者. 其他贡献: 本文提供了关于Inception的一种解释. 讨论了与现有深度可分离卷积的区别,并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化. 在两个图像分…

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例 第…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 2基础及源代码解析 2.1 Convolution Neural Network卷积神经网络基础知识 1)基础知识: 自行google,百度.基础方面的非常多,随便看看就能够,仅仅是非常多没有把细节说得清楚和明确: 能把细…

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 測试数据 依照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例    //2 測试数据    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)    valdata_p…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.02611 tensorflow 官方实现: https: //github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 实验代码:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-Deeplabv3_PLUS.git 摘要 分割任务中常见的结构有空间池化模型与编码-解码结构,前者主要通过不同的卷积和不同rate的池化操作和感受野…

深度学习引擎最佳实践 {#concept_1113021 .concept} 阿里云Web应用防火墙采用多种Web攻击检测引擎组合的方式为您的网站提供全面防护.Web应用防火墙采用规则引擎.语义分析和深度学习三种引擎组合的方式,充分发挥阿里云强大的情报.数据分析体系和专家漏洞挖掘经验的优势.基于阿里云云上攻击数据分析抓取0day漏洞,由安全专家对漏洞进行主动挖掘和分析,并最终总结沉淀为防护规则策略.Web应用防火墙的规则策略每周更新,远超业界水平,致力于为用户提供最快.最全面的防护能力. 随着互…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne…

图像大小与参数个数: 前面几章都是针对小图像块处理的,这一章则是针对大图像进行处理的.两者在这的区别还是很明显的,小图像(如8*8,MINIST的28*28)可以采用全连接的方式(即输入层和隐含层直接相连).但是大图像,这个将会变得很耗时:比如96*96的图像,若采用全连接方式,需要96*96个输入单元,然后如果要训练100个特征,只这一层就需要96*96*100个参数(W,b),训练时间将是前面的几百或者上万倍.所以这里用到了部分联通网络.对于图像来说,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻…

今天刚刚得到消息,之前投给IROS 2017的文章收录了.很久很久没有写过博客,今天正好借这个机会来谈谈点云卷积网络的一些细节. 1.点云与三维表达 三维数据后者说空间数据有很多种表达方式,比如:RGB-D 图像,体素图像,三维点云等.这些三维数据的表达方式各有特点:RGB-D 图像可以直接从Kinect 读到,而且是规整的,适合直接用于现存的图像处理框架.体素图像更直观的展示物体的三维形貌,更直接的表达物体表面空间位置关系,同时,很容易将图像中成功的方法推广到体素图像中.而三维点云的表达更加紧…

题解: 然后就是接下来如何fwt 也就是如何处理bit(x) - bit(y) = bit(k)这个条件. 其实就是子集卷积. 把bit(x)和bit(y)划分成两个集合,然后就是子集卷积的形式. 这里设两个新的数组 A[bit(y)][y], B[bit(x)][x],代表拆出来的相应数组 然后对这两个数组做fwt,得到其点值表示,然后直接在外层枚举x和y的大小然后做卷积即可. 这样说可能很抽象,其实贴出代码就很清楚了 #include <iostream> #include <vec…

卷积和转置卷积,都涉及到padding, 那么添加padding 的具体方式,就会影响到计算结果,所以搞清除tensorflow中卷积和转置卷积的具体实现有助于模型的灵活部署应用. 一.卷积 举例说明: X:  1        2        3        4          5 6        7        8        9         10 11      12      13       14        15 16      17       18      1…

根据tensorflow中的Conv2D函数,先定义几个基本符号: 输入矩阵W*W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样 filter矩阵F*F,卷积核 stride值S,步长 输出宽高为new_height,new_width 在tensorflow中padding的方式有两种,一种是valid,一种是same padding='valid' new_height = new_width = (W - F + 1) / S  (结果向上取整) 也就是说,Conv2D的vali…

花了点时间梳理了一下DeepLab系列的工作,主要关注每篇工作的背景和贡献,理清它们之间的联系,而实验和部分细节并没有过多介绍,请见谅. DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs link:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 引言 DCNN在像素标记存在两个问题:信号下采用和空间不变性(invariance) 第一个…

我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt…

引言 近几年来,CNN在ImageNet竞赛的表现越来越好.为了追求分类准确度,模型越来越深,复杂度越来越高,如深度残差网络(ResNet)其层数已经多达152层.但是在真实场景中如移动或者嵌入式设备,大而复杂的模型是难以被应用的.模型过于庞大会面临内存不足的问题,其次模型的过于复杂也使得响应速度过慢,很难达到实时要求. 目前的研究主要分为两个方向:一是对训练好的的复杂模型进行压缩得到小模型:二是直接设计小模型并进行训练.不管怎样,其目的都是在保持模型性能(accuracy)的前提下降低模型大小…

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona…

论文: (DeepLabV1)Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs (DeepLabV2)DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs (DeepLabV3)Rethinking Atrous C…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的…

从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向.在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构. 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解.另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作. Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中,相当于把channel这一维度均分到两个GPU,进行分组卷积.如图所示: 这篇论文是:…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions tf.nn.d…

谷歌论文题目: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 其他参考: CNN模型之MobileNet Mobilenet网络的理解 轻量化网络:MobileNet-V2 Tensorflow实现参考: https://github.com/Zehaos/MobileNet 前言: 目前,CNN以及其他神经网络正在飞速发展与应用,为了追求高准确率,网络模型的深度和复杂度越来越…

转载自知乎:卷积神经网络的复杂度分析 之前的Inception学习博客: 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_上 『TensorFlow』读书笔记_Inception_V3_下 一.时间复杂度 即模型的运算次数,可用FLOPs衡量,也就是浮点运算次数(FLoating-point OPerations). 单个卷积层的时间复杂度 Time~O(M2·K2·Cin·Cout) M:输出特征图边长 K:卷积核尺寸 C:通道数目 输出边长M计算公式为: M = (X - K +…