转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x

一.前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的. 二.具体 1.因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244,而数据集是28*28的,所以需要通过OpenCV在代码里去改变. 2.把模型下载后离线放入用户的管理目录下面,这样训练的时候就不需要从网上再下载了 3.我们保留的是除了全连接的所有层. 4.选择数据生成器,在真正使用

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste

回顾: 以前一直是C++开发(客户端),最近听同事讲go语言不错,随后便决定先从go语法开始投向go的怀抱.由于历史原因学习go语法时,用了半天的时间看完了菜鸟教程上相关资料,后来又看了易百教程上的一些实例代码,感觉都比较简单,毕竟还是有C++基础存在的...但是找工作大多都是需要工作经验的,那么怎么办才好呢!后来在知乎上看到有一位大神推荐看NSQ和skynet开源框架,权衡之下我决定从NSQ开始学习,进入我的go学习之路. 要学习NSQ,首先就是上www查找相关NSQ的资料,没想到百度一下相关

Cloudera 开发的分布式日志收集系统 Flume,是 hadoop 周边组件之一.其可以实时的将分布在不同节点.机器上的日志收集到不同的存储系统.Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera.但随着 Flume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿.核心组件设计不合理.核心配置不标准等缺点暴露出来,尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中,日志传输不稳定的现象尤为严重.为了解决这些问

明代思想家王阳明提出了"知行合一",谓认识事物的道理与在现实中运用此道理,是密不可分的一回事.我以为这样的中国哲学话语,对于学习者来说,极具启发意义,要细细体会.中华文明源远流长,很多做人做事的道理,孕育其中,需用心体会,并学以致用. 以"知"促"行".以"行"促"知".知行合一.--The unity of Inner knowledge and action. 在chapter 3 中提供了一个很好的实

1. RocketMQ主要的9个模块,如图: 2. 模块介绍 1. rocketmq-common:通用的常量枚举,基类方法或者数据结构,按描述的目标来分包,通俗易懂.报名有admin,consumer,filter,hook,message等. 2. rocketmq-remoting:用Netty写的客户端和服务端,fastjson做的序列化,自定义二进制协议 3. rocketmq-sevutil: 只用一个ServerUtil类,类注解是,只提供Server程序依赖,目的是为了拆解客户端

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ShuffleNet V1 论文: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Netwo

目录 概 主要内容 Hu H., Zhang Z., Xie Z., Lin S. Local relation networks for image recognition. In International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019. 概 一种特殊的卷积? 主要内容 CNN通过许许多多的filters进行模式匹配(a pattern matching process), 非常低效, 本文提出利用局部相关性来替代这些卷积层. 输入特征

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是 tensorflow 中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels : Number of c

在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow.mxnet,channel 都是必填的一个参数 在 tensorflow 中,对于输入样本中 channels 的含义,一般是RGB图片,channels的数量是3(R.G.B).而灰度图是的channels是1: mxnet 中,一般channels的含义是:每个卷积层中卷积核的数量. 为了更好的理解,下面举个例子.图片来自 吴恩达老师的深度学习课程 假设有一个 6x6x3的图片样本,使用 3x3x3的卷积核.此时输入的 ch

实际上在卷积操作的时候,比如说,我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7,设经过某卷积层之后,网络输出的feature map的channel的数目为17 从7个channel到17个channel,假设卷积核的kernel为33,那么这个卷积层的参数就有17733,那么,对于一个具体的操作而言 比如说,输出feature map有17个通道,对于输出feature map的第一个通道,是由其他7个kernel对输入的7个channel的featu

Channel-wise卷积在channel维度上进行滑动,巧妙地解决卷积操作中输入输出的复杂全连接特性,但又不会像分组卷积那样死板,是个很不错的想法   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: ChannelNets: Compact and Efficient Convolutional Neural Networks via Channel-Wise Convolutions 论文地址:https://arxiv.org/abs/1809.01330 论文代码:https://githu

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c

卷积神经网络中 channels 分为三种:    (1):最初输入的图片样本的 channels ,取决于图片类型,比如RGB, channels=3    (2):卷积操作完成后输出的 out_channels ,取决于卷积核的数量.此时的 out_channels 也会作为下一次卷积时的卷积核的 in_channels    (3):卷积核中的 in_channels ,就是上一次卷积的 out_channels ,如果是第一次做卷积,就是1中样本图片的 channels 注意: 卷积核数

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.

来源:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet Convolutional Neural Networks (LeNet) note:这部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外,这里是用新的theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops, T.grad, floatX,downsample , co

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.

一.计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘