Octave Convolution卷积 MXNet implementation 实现for: Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution ImageNet Ablation Loss: Softmax Learning rate: Cosine (warm-up: 5 epochs, lr: 0.4) MXNet API: Symbol…

目录 1. 尺度空间理论(scale-space theory) 2. OctConv 3. 启发 论文:Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution 1. 尺度空间理论(scale-space theory) 参考:维基百科 如果我们要处理的图像目标的大小/尺度(scale)是未知的,那么我们可以采用尺度空间理论. 其核心思想是将图像用多种…

为什么读此系列文章? 优化数学和计算理论帮助机器学习完成问题分类: 1)按照领域划分,比如计算机视觉,自然语言处理,统计分析预测形: 2)按照算法复杂划分,比如是否是NP-Hard问题,是否需要精确解: 3)按照方法分类,监督性学习问题,非监督性学习问题,半监督性学习模型,和有先验信息的交互学习模型: 4)按照研模型分类,比如基于代数线性表出理论.基理论的线性模型,基于决策树的树状非线性模型,基于Kernel理论的非线性模型,基于编码解码器的神经网络: 逐渐形成以数据为主轴,离线训练算法,在线推…

前言 Octave Convolution来自于这篇论文<Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution>这篇论文,该论文也被ICCV2019接收. Octave表示的是音阶的八度,而本篇核心思想是通过对数据低频信息减半从而达到加速卷积运算的目的,而两个Octave之间也是声音频率减半[2]. Octave Convolution(后面将以O…

1:简述 Numpy拥有函数numpy.convolve(a, v, mode='full')[source]¶,通过该函数完成卷积算法并图形化(Matplotlib)实现. 2:卷积定理 原理: 设:f(x),g(x)是R1上的两个可积函数,作积分: ∫∞−∞f(τ)f(x−τ)dτ∫−∞∞f(τ)f(x−τ)dτ 用处: 二个二维连续函数在空间域中的卷积可求其相应的二个傅立叶变换乘积的反变换而得.反之,在频域中的卷积可用的在空间域中乘积的傅立叶变换而得. f(x,y) * h(x,y)<=>…

CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI.新家坡国立大学.360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升,OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢? 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1904.05049.pdf CNN网络中的卷积层主要用来提取图像特征,如下图所示,利用卷积核(也称滤…

https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/53143393 孔子说过,温故而知新,时隔俩月再重看CNNs,当时不太了解的地方,又有了新的理解与体会,特此记录下来.文章图片及部分素材均来自网络,侵权请告知. 卷积神经网络(Convolutinal Neural Networks)是非常强大的一种深度神经网络,它在图片的识别分类.NLP句子分类等方面已经获得了巨大的成功,也被广泛使用于工业界,例如谷歌将它用于图片搜索.亚马逊将它用于商品推荐…

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件 为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域…

[GCN]图卷积网络初探——基于图(Graph)的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏: # MachineLearning   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/qq_41727666/article/details/84622965 本文为从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(…

目录 @0 - 参考资料@ @1 - 异或卷积概念及性质@ @2 - 快速沃尔什正变换(异或)@ @3 - 快速沃尔什逆变换(异或)@ @4 - 与卷积.或卷积@ @5 - 参考代码实现@ @6 - 关于 FMT(快速莫比乌斯变换)@ @7 - 例题与应用@ @dp 优化@ @子集卷积@ @卷积逆运算@ @0 - 参考资料@ yyb 的讲解(FWT) popoqqq 的讲解(FWT) zjp 的讲解(FMT) Dance-Of-Faith 的讲解(FMT) @1 - 异或卷积概念及性质@ 现在已…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

卷积层 1. 1d/2d/3d卷积 Dimension of Convolution 卷积运算:卷积核在输入信号(图像)上滑动,相应位置上进行乘加 卷积核:又称为滤波器,过滤器,可认为是某种模式,某种特征. 卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域,与卷积核模式越相似,激活值越高,从而实现特征提取,所以在深度学习当中,可以把卷积核看成是特征提取器的检测器 AlexNet卷积核可视化,发现卷积核学习到的是边缘,条纹,色彩这一些细节模式 卷积维度:一般情况下,卷积核在几个维度上滑动,就是几…

传统的卷积运算,要成为过去时了. Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(Octave Convolution),效果惊艳,用起来还非常方便. OctConv就如同卷积神经网络(CNN)的"压缩器".用它替代传统卷积,能在提升效果的同时,节约计算资源的消耗. 比如说一个经典的图像识别算法,换掉其中的传统卷积,在ImageNet上的识别精度能获得1.2%的提升,同时,只需要82%的算力和91%的存储空间. 如果对精度没有那么高的要求,和原来持平满足了的话,…

使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers…

在前边几期的文章中,笔者已经用TensorFlow进行的一些基础性的探索工作,想必大家对TensorFlow框架也是非常的好奇,本着发扬雷锋精神,笔者将详细的阐述TensorFlow框架的基本用法,并尽力做到通俗易懂,对得起读者花费的时间. 行文目录 本文从以下三个方面,展开对TensorFlow的剖析: TensorFlow框架概述 TensorFlow基本操作 TensorBoard使用 TensorFlow框架概述 2015年11月9日,为加速深度学习的发展,Google发布了深度学习框架…

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

Localization (using Histogram Filters) 定位指的是在传感器和移动之间来回的迭代,使得能够保持跟踪目标对象的位置.方向和速度. 这篇将写一个程序来实施定位,与GPS相比,这个的程序将极大的降低误差范围. 假设一个汽车或者机器人所处在一个一维世界,它在没有得到任何提示在哪一位置.通过一个函数对这个问题建模,纵轴表概率,横轴表这个一维世界里所有位置,利用一个当值函数给这个一维世界每一个地方分配相同权重. 为了定位必须引入其他特征,假设有三个看起来相似的门,可以从非…

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #…

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa…

\(2019.2.18upd:\) \(LINK\) 之前写的比较适合未接触FFT的人阅读--但是有几个地方出了错,大家可以找一下233 啊-本来觉得这是个比较良心的算法没想到这么抽搐这个算法真是将一个人的自学能力锻炼到了极致\(qwq\) 好的,那我们就开始我们的飞飞兔\(FFT\)算法吧! 偷偷说一句,\(FFT\)的代码十分的短哦~并且如果你不喜欢看算法,你可以翻到最下面看心得哟! 写在前面 ·好多你不理解的地方在代码里就只有半行. ·三个引理中,只有消去引理跟算法的实现没有关系--消去引…

Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling 论文:http://www.aclweb.org/anthology/P17-1158 创新点: 考虑属性连边关系 引入卷积神经网络 结构信息借助深层网络表示,将不同节点间关联信息融入CNN中 基于TensorFlow 架构实现CNN   基于上下文感知网络嵌入的关系建模 本文主要针对目前存在的 NE 方法对于每个顶点仅有一个简单 embedding,没有考虑到网络节点根据不同的交互对象会…

<ignore_js_op> package {        import flash.display.Sprite;        import flash.filters.BlurFilter;        import flash.filters.DropShadowFilter;        import flash.filters.GlowFilter;        import flash.filters.BevelFilter;        import flash.f…

一.TensorRT支持的模型: TensorRT 直接支持的model有ONNX.Caffe.TensorFlow,其他常见model建议先转化成ONNX.总结如下: 1 ONNX(.onnx) 2 Keras(.h5) --> ONNX(.onnx) (https://github.com/onnx/keras-onnx) 3 Caffe(.caffemodel) 4 Darknet(.cfg) --> ONNX(.onnx) (Our tutorial : yolo-v3) 5 Tens…

Ubuntu16.04下配置caffe(仅CPU)  参考:http://blog.csdn.net/zt_1995/article/details/56283249   第二次配置caffe环境,依旧把之前犯过的错误重新走了一遍,不会配置的地方还是忘了,所以打算通过博客记录下来,方便以后学习使用. 1.安装依赖包 $ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-s…

​ 最近一直在研究textCNN算法,准备写一个系列,每周更新一篇,大致包括以下内容: TextCNN基本原理和优劣势 TextCNN代码详解(附Github链接) TextCNN模型实践迭代经验总结 TextCNN模型部署Tf-Serving实践总结 今天主要讲TextCNN的基本原理和优劣势,包括网络结构.如何更新参数以及应用场景等. 一. TextCNN 是什么 我们之前提前CNN时,通常会认为是属于CV领域,用于计算机视觉方向的工作,但是在2014年,Yoon Kim针对CNN的输入层做…

100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别 前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.…

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) 一.textCNN 整体框架 1. 模型架构 图一:textCNN 模型结构示意 2. 代码架构 图二: 代码架构说明 text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构 model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文…

https://www.youtube.com/watch?v=CXgbekl66jc&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49 https://www.bilibili.com/video/av65521101 因为之前有些基础,对于本视频课程的学习仅仅记录一些要点.目前只学习涉及深度学习和对抗攻击的部分. 1 Regression 通过Gradient Descent找到Loss Function的局部最优点.Gradient就是Loss Functio…

title: [概率论]3-9:多随机变量函数(Functions of Two or More Random Variables) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Convolution - 卷积 toc: true date: 2018-03-19 10:12:34 Abstract: 本文介绍多随机变量的函数 Keywords: 离散多随机变量的函数,连续多随机变量的函数,卷积 开篇废话 任何一个领域的顶级人才都是需要很…

测试用prototxt name: "CIFAR10_quick"layer { name: "data" type: "MemoryData" top: "data" top: "label" memory_data_param { batch_size: 1     #样本个数 channels: 3 height: 32 width: 32 }}layer { name: "conv1&qu…