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…

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)…

https://git-scm.com/book/zh/v1/Git-%E5%9F%BA%E7%A1%80-%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E6%8F%90%E4%BA%A4%E5%8E%86%E5%8F%B2/ https://segmentfault.com/a/1190000002434755 https://blog.csdn.net/hshl1214/article/details/52451084 https://blog.csdn.net/xhqiang/article/de…

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…

OSPF 详解 (1) [此博文包含图片] (2013-02-04 18:02:33) 转载 ▼ 标签: 端的 第二 以太 第一个 正在 目录 序言 初学乍练 循序渐进学习OSPF 朱皓 入门之前 了解OSPF 熟悉OSPF 掌握OSPF 精通OSPF OSPF基础试题 李劲松 郭逵 朱皓 选择题 判断题 深入探讨 OSPF FAQ 刘宇 写在前面 OSPF FAQ OSPF中的最短路径算法 陈旭盛 Dijkstra算法介绍 Dijkstra算法的证明 OSPF协议中对Dijkstra算法的使用…

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…

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R…

语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原…

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 Keras卷积层 1.1 Conv2D 1.2 SeparableConv2D 1.3 Conv2DTranspose 1.3.1 去卷积的例子1 1.3.2 去卷积的例子2 2 Keras参数初始化 2.1 正态分布 2.2 均匀分布 2.3 截尾正态分布 2.…

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.…