深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）
前言 CNN概述 卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果. 在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高. 另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络. 卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征. CN...
深度学习入门：理解卷积神经网络（CNN）
在人工智能的世界中，深度学习技术如同一位神奇的魔术师，能够从海量数据中提取有价值的信息，并做出令人惊叹的预测和决策。而在深度学习的众多工具中，卷积神经网络（CNN）无疑是图像处理领域的一颗璀璨明星。它以其独特的结构设计和强大的特征提取能力，成为了许多视觉识别任务的首选模型。 那么，什么...
深度学习基础入门篇[9.3]：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析
深度学习基础入门篇9.3：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析1.空洞卷积（Dilated Convolution）1.1 空洞卷积提出背景在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN1为例进行说明），图像输入到网络中，...
深度学习基础入门篇[9.3]：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析
深度学习基础入门篇[9.3]：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析 1.空洞卷积（Dilated Convolution） 1.1 空洞卷积提出背景 在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN[1]为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算，降低特征图尺寸的同时增大感受野。但是由于图像分...
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深度学习基础入门篇[9.2]：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例
深度学习基础入门篇[9.2]：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例 1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 卷积，与标准卷积完全一样，唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ，也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系，而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ，通道数也为3时，使用4个$1\times{1}...
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深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解
深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景 在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。 图1 全连接网络图 这样往往会存在如下两个问题： 1. 输入数据的空间信息被丢...
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被...
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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....
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