卷积神经网络
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MCNN: 多列卷积神经网络的单图像人群计数
论文PDF作者源码,使用matlab处理数据集，torch实现网络。MCNN是上海科技大学在CVPR 2016上的一篇论文，使用3列卷积网络进行人群密度估计。 摘要 本文旨在提出一种弄可以从具有任意人群密度和角度的的单张图像准确估计人群数量的方法。为了实现这个目的，我们提出一种简单但是很有效的多列卷积神经网络（MCNN），将图像映射到它的人群密度图。MCNN…
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卷积神经网络对图片分类-上
我们来看看在图像处理领域如何使用卷积神经网络来对图片进行分类。 1 让计算机做图片分类： 图片分类就是输入一张图片，输出该图片对应的类别（狗，猫，船，鸟），或者说输出该图片属于哪种分类的可能性最大。 人类看到一张图片马上就能分辨出里面的内容，但是计算机分辨一张图片就完全不一样了。同一张图片, 人类看到的是这样： 计算机看到的是这样: 一个充满像素值的数组…
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卷积神经网络对图片分类-中
接上篇：卷积神经网络对图片分类-上 5 池层（Pooling Layers） 池层通常用在卷积层之后，池层的作用就是简化卷积层里输出的信息, 减少数据维度，降低计算开销，控制过拟合。 如之前所说，一张28X28的输入图片，经过5X5的过滤器后会得到一个24X24的特征图像，继续简化这个24X24特征图像里的信息，只保留关键信息。需要加入一个池层： …
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高斯核 卷积
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52304446 原文：https://blog.csdn.net/weixin_39124778/article/details/78411314 计算 1）一维卷积： y(t)=g(k)*x(k)=$g(k)x(t-k) 先把函数x(k)相对于原点反折，然后向…
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机器学习——用卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别
原文链接：https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ 原文讲得很详细，这里补充一些注释。由于直接从库导入mnist数据集需要的时间非常久，因此这里导入的是本地已下载好的mnist数据集。（但我怀疑我下了假的数据集，咋…
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卷积神经网络CNN（convolutional）
卷积运算：原图像*卷积核=新图像，经常用来做边缘检测人造核：手动指定权重，改善效果 指定核权重为变量，通过反向传播，学习卷积核的权重补白和步幅决定了卷积后的 补白Padding Valid convolution：p = 0 \(n\times n * f\times f -> (n-f+1)\times (n-f+1)\) Same convolut…
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手写数字识别 —-卷积神经网络模型官方案例注释（基于Tensorflow,Python）
# 手写数字识别 —-卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = i…
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卷积实现 python
import sys h, w = input().strip().split() h = int(h) w = int(w) img = [] for i in range(h): line = sys.stdin.readline().strip() line = list(map(int, line.split(‘ ‘))) img.append(li…
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Group Convolution组卷积
思路按照常规卷积到组卷积来。 常规卷积： 如果输入feature map尺寸为C∗H∗W C*H*WC∗H∗W，卷积核有N NN个，输出feature map与卷积核的数量相同也是N NN，每个卷积核的尺寸为C∗K∗K C*K*KC∗K∗K，N NN个卷积核的总参数量为N∗C∗K∗K N*C*K*KN∗C∗K∗K，输入map与输出map的连接方式如下图所示 …
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[转载]全卷积网络与图像分割
从图像分类到图像分割 卷积神经网络（CNN）自2012年以来，在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用。 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。这些抽象特征对物体的大小、位置和方向等敏感性更低，从…
