CNN的计算方式: w1 = (w - F_w + 2p) / s_w + 1 h1 = (h - F_h + 2p) / s_h + 1 其中 w, h 分别为上一层的宽高, Filters(kernel)的大小为 F_w, F_h strides 步长为: s_w, s_h p 为padding 的大小 DeCNN 的计算方式: w1 = (w -1 )* s_w + F_w - 2p h1 = (h -1 )* s_h + F_h - 2p 其中 w, h 分别为上一层的宽高, Filte

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积.比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8.实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3. 举例: 假设输入的tensor是3*10*10,定义一个大小为3*3的kernel,如果进行一个conv2d操作,输出的feature map是5的话,那么这个conv2d涉及的参数数是3*3*3*5+5=140个,输出大

开局一张图,内容全靠编. 上图引用自 [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet. 目前常用的卷积神经网络 深度学习现在是百花齐放,各种网络结构层出不穷,计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构. 目前先梳理下用于图像分类的卷积神经网络 LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet 本文是关于卷积神经网络的开山之作LeNet的,之前想着论文较早,一直没有细读,仔细看了一遍收获满满啊. 本文有以下内容: LeNet 网络结构 LeNet 论文 LeNet keras实

[深度应用]·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline(基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780) 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ Github项目地址--> https://github.com/xiaosongshine/bearing_detection_by_conv1d 大赛简介 轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一.由于过载,疲劳,磨损,腐蚀等原因,轴承在机器操作过程中容易损坏.事实上,超过50%的旋转机器故障与轴承故障有

介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛(一个著名的计算机视觉竞赛)取得优异成绩的深度卷积神经网络. LeNet LeNet 证明了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别的最先进的结果.这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台,为世人所知. net = nn.Sequential() net.add( nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmoid'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, str

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,

# library # standard library import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # tr

卷积和转置卷积,都涉及到padding, 那么添加padding 的具体方式,就会影响到计算结果,所以搞清除tensorflow中卷积和转置卷积的具体实现有助于模型的灵活部署应用. 一.卷积 举例说明: X:  1        2        3        4          5 6        7        8        9         10 11      12      13       14        15 16      17       18      1

用 TensorFlow 做卷积 让我们用所学知识在 TensorFlow 里构建真的 CNNs.在下面的练习中,你需要设定卷积核滤波器(filters)的维度,weight,bias.这在很大程度上来说是 TensorFlow CNNs 最难的部分.一旦你知道如何设置这些属性的大小,应用 CNNs 会很方便. 回顾 你应该看一下二维卷积的文档.文档大部分都很清楚,padding这一部分,可能会有点难以理解.padding 会根据你给出的 'VALID' 或者 'SAME' 参数,做相应改变.

在<手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型>一文中,我们搭建了全连接层网络,准确率达到0.98,但是这种网络的参数量达到了近24万个.本文将搭建LeNet-5网络,参数仅有6万左右,该网络是由Yann LeCun在1998年提出,是历史上第一代卷积神经网络.关于其历史可阅读另一篇博客<冬日曙光——回溯CNN的诞生>. 模型结构 LeNet-5提出至今过去了很久,因此其中的很多算法都已经被代替,因此本文所建网络与LeNet-5会有所差异.LeNet-5结构如下

#coding:utf-8 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() image = tf.random_normal([1, 112, 96, 3]) in_channels = 3 out_channels = 32 kernel_size = 5 conv_weight = tf.Variable(tf.truncated_normal([kernel_size, kernel_size, in_channels, out_chann

代码: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision # 数据库模块 import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # 训练整批数据多少次, 为了节约时间, 我们只训练一次 BATCH_SIZE = LR = 0.001 # 学习率

为什么resnet的输入是一定的? 因为resnet最后有一个全连接层.正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的. 输入为固定的大小有什么局限性? 原始的resnet在imagenet数据集上都会将图像缩放成224×224的大小,但这么做会有一些局限性: (1)当目标对象占据图像中的位置很小时,对图像进行缩放将导致图像中的对象进一步缩小,图像可能不会正确被分类 (2)当图像不是正方形或对象不位于图像的中心处,缩放将导致图像变形 (3)如果使用滑动窗口法去寻找目标对象,这种操作是昂贵

关于卷积操作是如何进行的就不必多说了,结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的. 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数,首先是determine_padding(filter_shape, output_shape="same"): def determine_padding(filter_shape, output_shape="same"): # No paddin

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普

import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # train the training data n times