论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)
paper：Deformable Convolutional Networks摘要：卷积神经网络由于其构建模块中固定的几何结构，本质上受限于模型几何变换。为了提高卷积神经网络的转换建模能力，作者提出了两个模块：可变形卷积（deformable convolution）和可变形RoI池（deformable RoI pooling）。这两个模块均基于用额外的偏移来增加模块中的空间采样位置以及从目标....
深度学习入门笔记系列 ( 六 ) ——卷积神经网络（CNN）学习笔记
卷积神经网络（CNN）学习笔记本系列将分为 8 篇 。本次为第 6 篇 ，介绍在计算机视觉中使用广泛并且十分基础的卷积神经网络 。1.从感受野说起不知道大家是否听说过感受野这个名词 ，是在 60 年代 Hubel 等人通过对猫视觉皮层细胞进行研究提出来的一个概念 。到80年代，Fukushima 在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一....
系列笔记 | 深度学习连载（6）：卷积神经网络基础
卷积神经网络其实早在80年代，就被神经网络泰斗Lecun 提出[LeNet-5, LeCun 1980]，但是由于当时的数据量、计算力等问题，没有得到广泛使用。卷积神经网络的灵感来自50年代的诺贝尔生物学奖。Hubel & Wiesel, 1959，猫负责视觉的大脑区域，对于细小的线段感兴趣（而不是鱼），这个区域离眼睛远（而不是近）。1.卷积层 Convolutional Layer卷积....
AI学习笔记——卷积神经网络（CNN）
image.png 上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习，在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连(如下图)， 这种连接关系叫全连接（Full Connected）。如果以图像识别为例，输入就是是每个像素点，那么每一个像素点两两之间的关系(无论相隔多远)，都被下一层的神经元"计算"了。 这种全连接的方法用在图像识别上面就显得太"笨"了，因为图像识别首先得找到图片中各个部分.....
Stanford CS231n实践笔记（课时22卷积神经网络工程实践技巧与注意点 cnn in practise 上）
本课主要2个实践内容：1、keras中数据集丰富，从数据集中提取更多特征（Data augmentation） 2、迁移学习（Tranform learning） 代码：https://github.com/jsxyhelu/DateSets 1、keras中数据集丰富，从数据集中提取更多特征（Data augmentation） keras是比较现代化的DL工具，所以这方面的...
Stanford CS231n实践笔记（课时14卷积神经网络详解 上）
本课我们主要来研究一个“浏览器中的卷积神经网络” 这只是一个展示项目，但是能够帮助直观地看到一些东西 地址：https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html layer_defs = [];layer_defs.push({type:'input', out_sx:32, out_sy:32, out_...
深度学习笔记12：卷积神经网络的Tensorflow实现
在上一讲中，我们学习了如何利用 numpy 手动搭建卷积神经网络。但在实际的图像识别中，使用 numpy 去手写 CNN 未免有些吃力不讨好。在 DNN 的学习中，我们也是在手动搭建之后利用 Tensorflow 去重新实现一遍，一来为了能够对神经网络的传播机制能够理解更加透彻，二来也是为了更加高效使用开源框架快速搭建起深度学习项目。本节就继续和大家一起学习如何利用 Tensorflow 搭建一....
深度学习笔记11：利用numpy搭建一个卷积神经网络
前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理，对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析，对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前，先尝试利用 numpy 手动搭建卷积神经网络，以期对卷积神经网络的卷积机制、前向传播和反向传播的原理和过程有更深刻的理解。 单步卷积.....
深度学习笔记之CNN（卷积神经网络）基础
卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。 CNN是目前深度学习最大的一个流派，其应用优点在于避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接处理原始图像。CNN核心在于“卷积”，传统机器学习中LBP、HOG等...
吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解
卷积层 CNN中卷积层的作用： CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？这个时候，有人就提出了一个观点，我们可以这样，对...
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