Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 15 日 原文发表于 CodeProject(2018 年 10 月 28 日). 中文版有小幅修改,已获作者本人授权. 本文介绍了如何使用 ANNT 神经网络库生成卷积神经网络进行图像分类识别 ...
解决的问题 该论文探讨了前人提出的卷积神经网络CNN和超像素方法相结合进行区域级图像分类的优缺点。指出该方法与按像素分类相比,基于区域的算法可以探索像素之间的空间关系,从而可以减少某些像素级别的分类错误。但是,该方法没有考虑超像素区域之间的空间约束,这可能会限制这些算法的性能。因此该论文提出了基于RCC MRF 区域分类置信度的马尔可夫随机场 的区域级SAR图像分类算法,该算法利用了超像素区域之间 ...
2020-06-02 13:48 0 675 推荐指数:
Andrew Kirillov 著 Conmajia 译 2019 年 1 月 15 日 原文发表于 CodeProject(2018 年 10 月 28 日). 中文版有小幅修改,已获作者本人授权. 本文介绍了如何使用 ANNT 神经网络库生成卷积神经网络进行图像分类识别 ...
算法描述: 神经网络图像分类算法首先通过PCA技术提取样本图像特征码与待分类图像特征码,然后将特征码送入神经网络进行训练,让神经网络学习每个类别图像的特征最后将未知类别图像送入神经网络,自动识别它的类型。步骤如下: 基于PCA技术提取每个样本的图像特征码。 根据样本特征码生成输入 ...
去年研一的时候想做kaggle上的一道题目:猫狗分类,但是苦于对卷积神经网络一直没有很好的认识,现在把这篇文章的内容补上去。(部分代码参考网上的,我改变了卷积神经网络的网络结构,其实主要部分我加了一层1X1的卷积层,至于作用,我会在后文详细介绍) 题目地址:猫狗大战 同时数据集也可以在上面 ...
过程: View Code 结果: 分析: cifar10数据集比mnist数据集更完整也更复杂,基于cifar数据集进行10分类比mnist有更高的难度,整体的准确率和召回率都普遍偏低,但适当的增加迭代次数和卷积核的大小有助于提升 ...
深度学习飞速发展过程中,人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算,大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。谷歌的张量处理单元(Tensor Processing Unit,后文简称TPU)是完成较早,具有代表性的一类设计,基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元,可以很好的加速 ...
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 ...
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 ...
接上篇:卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后,会马上进入一个激励层,调用一种激励函数来加入非线性因素,决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max ...