CNN 的第一步是把图片分成小块.我们通过选取一个给定宽度和高度的滤波器来实现这一步. 滤波器会照在图片的小块 patch (图像区块)上.这些 patch 的大小与滤波器一样大.   如之前视频所示,CNN用滤波器来把图片分割成更小的 patch,patch 的大小跟滤波器大小相同.   我们可以在水平方向,或者竖直方向滑动滤波器对图片的不同部分进行聚焦. 滤波器滑动的间隔被称作 stride(步长).这是你可以调节的一个超参数.增大 stride 值后,会减少每层总 patch 数量,因此也…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera…

本教程将  主要面向代码,  旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络.由于这个意图,我  不会花很多时间讨论激活功能,池层或密集/完全连接的层 - 将来会有  很多教程在PyImageSearch博客上将覆盖  每个层类型/概念  在很多细节. 再次,本教程是您  第一个端到端的例子,您可以训练一个现实的CNN(并在实际中看到它).我们将在本系列帖子中稍后介绍激活功能,汇集层和完全连接层的细节(尽管您应该已经知道卷积运算的基本知识); 但是在此期间,只需跟随,享受教训,并  学习如何使用Python…

文章链接 Abstract 本文研究稀疏输入下的卷积神经网络,并将其应用于稀疏的激光扫描数据的深度信息完成实验.首先,我们表明,即使当丢失数据的位置提供给网络时,传统卷积网络在应用于稀疏数据时性能也很差.为了克服这个问题,我们提出了一个简单而有效的稀疏卷积层,它在卷积运算中明确地考虑了丢失数据的位置. 我们在各种baseline方法的合成和实际实验中证明了所提出的网络架构的好处.与密集型的baseline相比,提出的稀疏卷积网络可以很好地推广到新的数据集,并且对于数据稀疏性水平是不变的. 对于我…

speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法,深度学习正日益受到欢迎.利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理,取得了良好的效果.而不是使用标准的手工制作的功能,后一种CNNs从波形中学习低电平的语音表示,潜在地允许网络更好地捕获重要的窄带扬声器特性,如音高和共振峰.合理设计神经网络是实现这一目标的关键. 本文提出…

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D…

3D点云点云分割.目标检测.分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文参考链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033 导读 3D点云学*( Point Clouds)作为*年来的研究热点之一,受到了广泛关注,每年在各大会议上都有大量的相关文章发表.当前…

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…

<SVDNet for Pedestrian Retrieval>理解 Abstract: 这篇文章提出了一个用于检索问题的SVDNet,聚焦于在行人再识别上的应用.我们查看卷积神经网络中全连接层的每一个权重向量,发现它们往往都高度相关.这导致了每个全连接描述中个体之间的相关性,在基于欧几里得距离时会影响检索性能.为了解决这个问题,这篇论文使用了SVD来优化深层表达学习.通过严厉和放松的迭代(RPI)训练框架,我们可以在CNN训练中迭代地整合正交性约束,生成所谓的SVDNet.我们在Marke…