卷积神经网络
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卷积层的优点
值得再度好多遍：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html 摘抄自‘ 战争热诚’ 的博文 权值共享： 下图左：如果我们有1000×1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有1000x1000x1000000=10^12个连接，也就是1…
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深度学习图片卷积输出大小计算公式
2018-12-05 22:09:03 先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出： N = (W − F + 2P) / S + 1 输出图片大小为 N×N。
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可变形卷积系列(三) Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核 | ICLR 2020
论文提出可变形卷积核(DK)来自适应有效感受域，每次进行卷积操作时都从原卷积中采样出新卷积，是一种新颖的可变形卷积的形式，从实验来看，是之前方法的一种有力的补充。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deformable Kernels: Adapting Effective Receptive Fields for Object Deformatio…
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3*3卷积核实例
3×3 convolution kernels with online demo Which are the most used 3×3 convolution kernels/matrices? Which kernel is used for averaging, applying blur or smooth effect, do sharpening…
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如何将卷积神经网络中的全连接层变成卷积层
卷积由feature map到全连接层的设置节点个数也为一个超参数，可以进行设置；同时，这个过程也可以看作是一个卷积的过程。 全连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算，一个卷积核卷积后的结果为一个节点，就对应全连接层的一个神经元。假设： 最后一个卷积层的输出为7×7×512，连接此卷积层的全连接层为1×1×4096(相当于全连接网络有4096个神经…
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斯坦福大学公开课 视觉识别卷积神经网络
课程简介 ImageNet Challenge. 计算机视觉已经变得普适了，在我们的社会中应用，如搜索、图像理解、APP、地图、医疗、无人机和自动驾驶。这些应用中的很多核心都是视觉识别方面的任务，例如图像分类、定位和识别。 学习本课程的预备知识 Proficiency in Python, high-level familiarity in C/C++（…
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CNN卷积核计算
作者：十岁的小男孩 目录 单层卷积核计算 三维卷积核计算 Padding=Valid&&Same 总结
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DRConv：旷视提出区域感知动态卷积，多任务性能提升 | CVPR 2020
论文提出DRConv，很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性，包含两个关键结构，从实验结果来看，DRConv符合设计的预期，在多个任务上都有不错的性能提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic Region-Aware Convolution 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdf 目…
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UFLDL深度学习笔记 （六）卷积神经网络
1. 主要思路 “UFLDL 卷积神经网络”主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法，其中的变化有两条，第一，对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征，称为卷积特征提取；第二，对计算出来的特征矩阵做“减法”，把特征矩阵纵横等分为多个区域，取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征，称为池化。这样做的原因主要是为了降低数…
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线性时不变系统的卷积
1. 离散时间线性时不变系统的卷积和 1.1. 用脉冲表示离散时间信号 任何离散时间信号都可以看成是由离散时间单位脉冲组成的。 [tag{1} x[n] = sum_{k=-infty}^{+infty}x[k]delta[n-k] ] 这个式子相当于把任意一个序列表示成一串移位的单位脉冲序列 (delta[n-k]) 的线性组合，而这个线性组合中的系数就是…
