1 概述 在读计算机视觉的相关论文时,经常会看到平移不变性这个词,本文将介绍卷积神经网络中的平移不变性是什么,以及为什么具有平移不变性。 2 什么是平移不变性 2.1 不变性 不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化,但是你依然可以把它识别出来。 这对图像分类来说是一种很好的特性 ...
After some thought, I do not believe that pooling operations are responsible for the translation invariant property in CNNs. I believe that invariance at least to translation is due to the convolution ...
2016-10-24 11:23 0 3056 推荐指数:
1 概述 在读计算机视觉的相关论文时,经常会看到平移不变性这个词,本文将介绍卷积神经网络中的平移不变性是什么,以及为什么具有平移不变性。 2 什么是平移不变性 2.1 不变性 不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化,但是你依然可以把它识别出来。 这对图像分类来说是一种很好的特性 ...
记录一些网友写的博客或者帖子,供学习用,感谢! 用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征:https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 为什么卷积能够提取图像的特征?看完此文应该能够给你一个答案:https ...
Part 1 视频学习心得及问题总结 通过对视频的学习,了解了卷积神经网络整体的内容和一些思想,卷积神经网络主要包括卷积,池化,激活函数,损失函数等部分,通过不同的卷积核对数据进行不同的提取,池化对提取的数据进行收缩,减小数据的规模,可能是之前的视频学习没看明白,不太理解激活的函数的作用 ...
如果你要做一个计算机视觉应用,相比于从头训练权重,或者说从随机初始化权重开始,如果你下载别人已经训练好的网络结构的权重,那么你的进展会相当快。用这个预训练,然后转换到你感兴趣的任务上。 假如说你要建立一个猫的检测器,用来检测你自己的宠物猫,我们这里分类3个类别 ...
而来的,CNN使用图像的原始像素作为输入,训练时可以自动提取图像特征;卷积神经网络的三个基本要点是:局部 ...
由于在看这类文章时专业名词较多,所以在正式开始前,我先介绍一些同义专业名词,各名词具体含义以及之间的关系在文中介绍。 卷积层 = C层 采样层 = 池化层(pooling层),S层 平面 = 特征图(feature map),通道,map 卷积核 = 权向量,滤波器 神经元 = 特征 ...
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文,捋一遍DenseNet,基本代码和图片都是来自网络 ...
目录 人工神经网络VS卷积神经网络 卷积神经网络CNN 卷积层 参数及结构 卷积输出值的计算 步长 外围补充与多Filter 总结输出大小 卷积网络API ...