上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发现经过conclusional的操作，可以很好反映视神经处理计算的过程，典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5，可以极大地提升识别效果。本文主要就convolutional layer、poo
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此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[SENet中英文对照版]Squeeze-and-Excitation Networks挤压和激励网络Jie Hu* Momenta hujie@momenta.aiLi Shen* University of Oxford lishen@robots.ox.ac.ukGang Sun* M
写在前面 今天连看了Fast RCNN和这一篇，一开始以为这篇会是Fast RCNN的加强版。看了之后发现不是，这篇提出的框架更像是SPP-Net的加强版，因为这篇并没有实现joint training，不同的步骤还是分开来跑的。不禁让人想，如果能够结合这篇和Fast RCNN的所有技巧，VOC07的mAP会不会上80%了啊。。Detection进步确实太快了。 闲话少说，下面进入正题。:) m
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师，希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高，散热
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2024-03-28 21:28:28
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CNN
原创
2021-08-02 13:34:48
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目录前言1 经验模态分解EMD的Python示例2 轴承故障数据的预处理2.1 导入数据2.2 制作数据集和对应标签2.3 故障数据的EMD分解可视化2.4 故障数据的EMD分解预处理3 基于EMD-CNN-LSTM的轴承故障诊断分类3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch3.2 定义EMD-CNN-LSTM分类网络模型3.3 设置参数，训练模型前言
1 LeNet-5 （1998） 第一个被提出的卷积网络架构，深度较浅，用于手写数字识别。 2 AlexNet （2012）架构为：CONV1 ->MAX POOL1 ->NORM1 ->CONV2 ->MAX POOL2 ->NORM2 ->CONV3->CONV4->CONV5->Max POOL3-
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2024-04-04 16:30:59
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以下是CNN网络的简要介绍。1 CNN的发展简述 CNN可以有效降低传统神经网络(全连接)的复杂性，常见的网络结构有LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等。1.1 CNN常见的网络结构 &nbs
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2024-03-22 19:35:40
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目的： 要求使用CNN来处理识别不同大小的彩色图像。 1. 分析问题使用卷积神经网络处理彩色图像会遇到两个挑战：1. 照片大小不同2. 颜色是彩色的 对于第一个问题，将所有处理照片都调整成相同大小 。 对于第二个问题：将照片分成3维数据， 长，宽，深度其中长与宽表示照片大小 ， 深度表示RGP颜色。 执行卷积过程  
CNN 的两个弊端 自从Alex Krizhevsky 等论文 ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks 在 NIPS2012 发表开始，CNN 已经成为很多领域十分重要的工具，深度学习已很普遍. 基于 CNN 的方法已经在计算机视觉的诸多任务中取得了卓越的成绩. 但，CNN 是完美的吗？是能选择的最佳方案吗？当然不
文章提出一个全新的叫做“Network In Network”（NIN）的深度网络结构，加强了模型对接受区域（receptive field）内部块的识别能力。经典的卷积层利用线性滤波器跟着一个非线性激活函数来扫描输入，文章建立了一个结构更复杂的微型神经网络来提取接受区域内的数据，并用多层感知机（更有效的函数逼近器）来实例化这个微型神经网络。通过微型网络来强化局部模型的表达能力，可以在分类层上将全
这篇博客介绍的是深度神经网络中常用在图像处理的模型——卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类中（如kaggle的猫狗大战）大显身手。这篇博客将带你了解图像在计算机中是如何存储的，什么是卷积，卷积神经网络的四个重要环节（局部感知、参数共享、多卷积核、池化），不会涉及复杂的公式。计算机是怎么存储图片的为了更好的理解计算机对图片的存储，我找了一个非常简单的图片，是一个385*385（像素）的jpg格式
简单理解CNN的padding如何计算一、说明二、计算三、技巧分享 一、说明先看pytorch卷积层设置参数nn.Conv2d(
in_channels=1, #input height
out_channels=16, #n_filters
kernel_size=5, #卷积核
stride=1
在上一节课（07）中，讲了如何为卷积网络构建一个卷积层。今天我们看一个深度CNN的具体示例，顺便练习一下我们上节课所学的标记法。假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别，把这张图片输入定义为 x ，然后辨别图片中有没有猫，用0或1表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的卷积神经网络范例。针对这个示例，我用了一张比较小的图片，大小是 39*39*3。这样设定使得计算更简单。所以
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2024-04-07 14:16:37
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Convolutional Neural Network（P17）Why CNN for Image？当我们直接用一般的fully connected的feedforward network来做图像处理的时候，往往会需要太多的参数CNN做的事情其实是，来简化这个neural network的架构，我们根据自己的知识和对图像处理的理解，一开始就把某些实际上用不到的参数给过滤掉虽然CNN看起来，它的运
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2024-03-28 17:05:16
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CNN入门学习CNN —— Convolutional Neural Network —— 卷积神经网络在2012年的ImageNet（类似计算机视觉的奥林匹克比赛），CNN崭露头角，大幅度降低了图片分类的误差。从此之后，各个科技巨头公司开始使用深度学习作为技术战略部署，体现在自己的公司文化上。比如：Facebook 运用神经网络用于自动标注算法谷歌 使用 神经网络图片搜索亚马逊使用商品推荐Pin
简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
表格结构识别综述ICDAR2019ICDAR2021 竞赛中国图象图形学报PRCV 2021腾讯小米2021论文ICCV2021ACM MM 2021ICDAR 20212022 论文ACM Multimedia 2022CVPR 20222023 论文CVPR2023IJCAI 20232024 论文AAAI 2024参考文章 【声明】此文章供本人学习使用，内容来自公众号、知乎、博客等网站的摘
摘要在本文中，我们介绍了随机擦除，一种简单而有效的数据扩增技术用于训练卷积神经网络(CNN)。在训练阶段，随机擦除在图像中随机选择一个矩形区域，并用随机值擦除其中的像素。在这个过程中，生成了不同遮挡程度的训练图像，降低了网络过拟合的风险，使模型对遮挡具有鲁棒性。随机擦除对于参数学习是自由的，容易实现，并可以集成到大多数基于 CNN 的识别模型。尽管很简单，随机擦除在图像分类、目标检测和行人重新识别
