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14×1414×14,过滤器大小为5×55×5,二者做卷积,输出的数据维度为10×1010×10(14−5+1=1014−5+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). 上述内容没有引入channel的概念,也可以说…

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现.网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: ''' 创建VGG块 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 ''' def make_vgg_block(in_channel, out_ch…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self…

TensorFlow支持JPG.PNG图像格式,RGB.RGBA颜色空间.图像用与图像尺寸相同(height*width*chnanel)张量表示.通道表示为包含每个通道颜色数量标量秩1张量.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像加载与二进制文件相同.图像需要解码.输入生成器(tf.train.string_input_producer)找到所需文件,加载到队列.tf.WholeFileReader加载完整图像文件到内存,WholeFileReader.read读取图像,tf.ima…

卷积运算,两个输入张量(输入数据和卷积核)进行卷积,输出代表来自每个输入的信息张量.tf.nn.conv2d完成卷积运算.卷积核(kernel),权值.滤波器.卷积矩阵或模版,filter.权值训练习得.卷积核(filter参数)权值数量决定需要学习卷积核数量.通道,计算机器视觉,描述输出向量.RGB图像,3个代表秩1张量[red,green,blue]通道.输出与input_batch同秩张量,与卷积核维数相同.两个张量卷积生成特征图(feature map).特征图为输出添加新层代表张量卷积…

前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标.本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想.由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善. 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读. 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常为M,用float32表示. 对比 std conv(主要贡献计算量) params:\(k_h\times k_w\ti…

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me…

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map…

引言 这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集 介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an…