神经网络中的Max pooling 和 Average pooling
在训练卷积神经网络模型时，经常遇到max pooling 和 average pooling，近些年的图像分类模型多数采用了max pooling，为什么都是使用max pooling，它的优势在哪呢？ 一般情况下，max pooling的效果更好，虽然 max pooling ...
原文：基于神经网络的颜色恒常性—Fully Convolutional Color Constancy with Confidence-weighted Pooling
论文地址： http: openaccess.thecvf.com content cvpr papers Hu FC Fully Convolutional CVPR paper.pdf 源代码 Python : https: github.com yuanming hu fc 一 任务描述 网络的主要目的是能够对偏色的图片估计光源，从而移除偏色，恢复图片真实颜色。为满足此类网络训练要求，需要数 ...
2018-06-05 17:59 0 4732 推荐指数：
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)是deep learning的基础。传统的全连接神经网络(fully connected networks) ...
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转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值 ...
卷积神经网络CNN（convolutional）
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 ...
Color Constancy 颜色恒定性
1：Color Constancy？ 世界上并不存在颜色。颜色仅仅是我们的眼睛和大脑对不同可见光的波长进行的一层映射。也就说颜色只是我们大脑和视网膜处理的结果。 1.1 关键问题 我们的视觉系统有一个特殊的功能就是在光源变化的情况下，依然能够确定物体的真实颜色，这种鲁棒性是计算机等处理机 ...
基于色彩恒常（ color constancy）特性的Frankle-McCann Retinex图像增强。
相关随笔可见：带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法（MSRCR）的原理、实现及应用。 从历史的顺序上讲，本篇应该放在MSRCR之前的，只是由于现在大多论文都是描述的MSRCR，因此 ...
《Attention Augmented Convolutional Networks》注意力的神经网络
paper: 《Attention Augmented Convolutional Networks》 https://arxiv.org/pdf/1904.09925.pdf 这篇文章是google brain的，应该有分量。上来就说：卷积神经网络有一个重要的弱点就是 它仅仅操作于于一个领域 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)简析
目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积 ...