完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文,捋一遍DenseNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. DenseNet 论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十五):Densely Connected Convolutional Networks

根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 1.输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样,不多解释. 2.filter矩阵 F×F,卷积核 3.stride值 S,步长 4.输出的特征图高宽为 new_height.new_width 当然还有其他的一些具体的参数,这里就不再说明了. 我们知道,padding的方式在tensorflow里分两种,一种是VALID,一种是SAME,下面分别介绍这两种方式的实际操作方法. 1.如果paddin

借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D

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

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点

本篇主要分析ArrayList的自动扩容机制,add和remove的相关方法. 作为一个list,add和remove操作自然是必须的. 前面说过,ArrayList底层是使用Object数组实现的.数组的特性是大小固定,这个特性导致的后果之一就是,当ArrayList中成员个数超过capacity后,就需要重新分配一个大的数组,并将原来的成员拷贝到新的数组之中. add操作前都需要保证capacity足够,因此扩容机制和add放在一起讲解. 1.ArrayList的自动扩容机制 ArrayLi

不要在 foreach 循环里进行元素的 remove/add 操作.remove 元素请使用 Iterator 方式,如果并发操作,需要对 Iterator 对象加锁. 正例: Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String item = iterator.next(); if (删除元素的条件) { iterator.remove(); } } 反例: List<Stri

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,

cacti气象图能够非常直观的看到各个节点的流量.这里用的是CactiEZ中文版 V10 1.调整气象图大小 默认有一个1024像素的背景图可选, 这里我们须要新增一个1600像素的背景图. 背景图自己准备好后,放到cactiserver气象图的位置 /var/www/html/plugins/weathermap/images/ 这样在背景图形文件里就能够选择刚才上传的1600像素背景图了 2.批量调整节点位置 由于之前调整了背景图后,全部节点的位置有时显得不协调.如:总体偏左,右边空出一大块

add操作: delete操作:

摘要 foreach循环(Foreach loop)是计算机编程语言中的一种控制流程语句,通常用来循环遍历数组或集合中的元素. 在阿里巴巴Java开发手册中,有这样一条规定: 但是手册中并没有给出具体原因,本文就来深入分析一下该规定背后的思考. 1 foreach循环 foreach循环(Foreach loop)是计算机编程语言中的一种控制流程语句,通常用来循环遍历数组或集合中的元素. Java语言从JDK 1.5.0开始引入foreach循环.在遍历数组.集合方面,foreach为开发人员提

训练好的模型,想要输入中间层的特征图,有两种方式: 1. 通过model.get_layer的方式.创建新的模型,输出为你要的层的名字. 创建模型,debug状态可以看到模型中,base_model/layers,图中红框即为layer名字,根据你想输出的层填写.最后网络feed数据后,输出的就是中间层结果. 2. 通过建立Keras的函数. from keras import backend as K from keras.models import load_model from matpl

java List.add操作可以指定位置,addAll也可以指定: 使用: public class Test02 { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); list.add("str1"); list.add("str2"); list.add(1,"str222"); for (int

特征图(或者叫地标图,landmark maps)利用参数化特征(如点和线)的全局位置来表示环境.如图1所示,机器人的外部环境被一些列参数化的特征,即二维坐标点表示.这些静态的地标点被观测器(装有传感器的机器人)利用多目标跟踪的方法跟踪,从而估计机器人的运动. Fig.1 Feature maps. 机器人的定位是通过建立传感器观测特征和图map中特征之间的关系来确定的.预测特征的位置和量测特征位置之间的差别被用来计算机器人的位姿.这种方式,类似于多目标跟踪问题,但是不想传统的多目标跟踪问题,这

在阅读<阿里巴巴Java开发手册>时,发现有一条关于在 foreach 循环里进行元素的 remove/add 操作的规约,具体内容如下: 错误演示 我们首先在 IDEA 中编写一个在 foreach 循环里进行 remove 操作的代码: import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class ForEachTest { public static void main(String[] args) { List<S

1.加载VGG19获取图片特征图 # coding = utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import scipy.io import scipy.misc def _conv_layer(input,weights,bias): conv = tf.nn.conv2d(input,tf.constant(weights),strides=(1,1,

向下\向上取整 在编辑卷积网络输出特征高宽公式时,需用到向下取整,Mark一下. 向下取整 \(\lfloor x \rfloor\) $\lfloor x \rfloor$ 向上取整 \(\lceil x \rceil\) $\lceil x \rceil$ 特征图高宽公式 \(已知输入的高宽为(h_x,w_x).卷积核的高宽为(h_k,w_k).高度和宽度方向的步幅为(s_h,s_w),那么输出的高宽为:\) \[(\lfloor \frac{h_x - h_k +p_h}{s_h} +1

Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图,而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图.其核心定义如下: The definition is simple enough: each point in the foreground is assigned a brightness value equal to its straight

%测试数据 'ex1data1.txt', 第一列为 population of City in 10,000s, 第二列为 Profit in $10,000s 1 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551

出处:http://blog.chinaunix.net/uid-28852942-id-3992727.html这篇文章不是介绍 nand flash的物理结构和关于nand flash的一些基本知识的.你需要至少了解 你手上的 nand flash的物理结构和一些诸如读写命令 操作的大概印象,你至少也需要看过 s3c2440中关于nand flash控制寄存器的说明. 由于本人也没有专门学过这方面的知识,下面的介绍也是经验之谈. 这里 我用的 K9F2G08-SCB0 这款nand flas