卷积神经网络
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卷积层的维度变化
import keras from keras import Sequential model = Sequential() model.add(keras.layers.Conv2D(input_shape=(28, 28, 1), kernel_size=(5,5), filters=20, activation=’relu’)) model.add(k…
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python图像卷积
import cv2import numpy as np #filier 2Dsavepath = “E:\\”image = cv2.imread(‘E:\\me.jpg’);cv2.imshow(‘image’, image)#cv2.imwrite(savepath + ‘me001’+’.jpg’,image)kernel1 = np.array([…
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基于Python的卷积神经网络和特征提取
用户1737318发表于人工智能头条订阅 224 在这篇文章中： Lasagne 和 nolearn 加载MNIST数据集 ConvNet体系结构与训练 预测和混淆矩阵 过滤器的可视化 Theano层的功能和特征提取 作者：Christian S.Peron 译者：刘帝伟 摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvN…
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空洞卷积（Atrous Convolution）的优缺点
空洞卷积(atrous convolution)又叫扩张卷积(dilated convolution)，其实就是向卷积层引入了一个称为“扩张率（dilation rate）”的新参数，这个参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。普通卷积和空洞卷积图示如下（以3*3卷积为例） （普通卷积） （空洞卷积） 那么这样的结构是为了解决什么问题呢？ 这又不得…
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卷积层和池化层 CNN1 递归网络
卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： 局部区域感知 权重共享 空间或时间上的采样…
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卷积核的工作原理
卷积是图像处理中一个操作，是kernel在图像的每个像素上的操作。Kernel本质上一个固定大小的矩阵数组，其中心点称为锚点(anchor point)。把kernel放到像素数组之上，求锚点周围覆盖的像素乘积之和（包括锚点），用来替换锚点覆盖下像素点值称为卷积处理。数学表达如下： $${rm{H}}left( {x,y} right) = sumlim…
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CNN5 调用 C实现pool2d im2col col2im Python 调用 C/C++实现卷积
1. swig实现 在Python 调用 C/C++实现卷积中，尝试了python通过swig调用c提高性能的方法。 以下为pool2d im2col col2im三个函数在swig下的配置。 %module t %include <stdint.i> %typemap(in,numinputs=0,noblock=1) size_t *l1 {…
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图像处理3 Felzenszwalb算法的Python实现 图像处理2 基于图的图像分割算法 Python 调用 C/C++实现卷积
介绍 算法介绍上一篇随笔中很详细。 图像处理2 基于图的图像分割算法 实现和效果 # coding:utf8 import cv2 import numpy as np from skimage import io as sio from skimage.segmentation import felzenszwalb import matplotl…
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图像处理之基础—卷积去噪
讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像，实现图像的滤波，其方法包含以下几种，均值 滤波，中值滤波，最大最小值滤波，关于什么是卷积以及理解卷积在图像处理中作用参见这 里–http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7038938 均值滤波： 均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低…
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C++卷积神经网络实例（一）
跟着这位博主来学习C++的卷积网络实例，因为作者一直在更新代码，所以新的代码和这位博主的分析有所不同；这位博主写的东西太泛了，没有讲到实质， 可以参考下他分析的类与类之间的关系图。。 前四节：http://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50839015 …
