1 概述 在讀計算機視覺的相關論文時,經常會看到平移不變性這個詞,本文將介紹卷積神經網絡中的平移不變性是什么,以及為什么具有平移不變性。 2 什么是平移不變性 2.1 不變性 不變性意味着即使目標的外觀發生了某種變化,但是你依然可以把它識別出來。 這對圖像分類來說是一種很好的特性 ...
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 推薦指數:
1 概述 在讀計算機視覺的相關論文時,經常會看到平移不變性這個詞,本文將介紹卷積神經網絡中的平移不變性是什么,以及為什么具有平移不變性。 2 什么是平移不變性 2.1 不變性 不變性意味着即使目標的外觀發生了某種變化,但是你依然可以把它識別出來。 這對圖像分類來說是一種很好的特性 ...
記錄一些網友寫的博客或者帖子,供學習用,感謝! 用文氏圖來理解卷積神經網絡如何決定提取哪些特征:https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592 為什么卷積能夠提取圖像的特征?看完此文應該能夠給你一個答案:https ...
Part 1 視頻學習心得及問題總結 通過對視頻的學習,了解了卷積神經網絡整體的內容和一些思想,卷積神經網絡主要包括卷積,池化,激活函數,損失函數等部分,通過不同的卷積核對數據進行不同的提取,池化對提取的數據進行收縮,減小數據的規模,可能是之前的視頻學習沒看明白,不太理解激活的函數的作用 ...
如果你要做一個計算機視覺應用,相比於從頭訓練權重,或者說從隨機初始化權重開始,如果你下載別人已經訓練好的網絡結構的權重,那么你的進展會相當快。用這個預訓練,然后轉換到你感興趣的任務上。 假如說你要建立一個貓的檢測器,用來檢測你自己的寵物貓,我們這里分類3個類別 ...
而來的,CNN使用圖像的原始像素作為輸入,訓練時可以自動提取圖像特征;卷積神經網絡的三個基本要點是:局部 ...
由於在看這類文章時專業名詞較多,所以在正式開始前,我先介紹一些同義專業名詞,各名詞具體含義以及之間的關系在文中介紹。 卷積層 = C層 采樣層 = 池化層(pooling層),S層 平面 = 特征圖(feature map),通道,map 卷積核 = 權向量,濾波器 神經元 = 特征 ...
完整代碼及其數據,請移步小編的GitHub地址 傳送門:請點擊我 如果點擊有誤:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 這里結合網絡的資料和DenseNet論文,捋一遍DenseNet,基本代碼和圖片都是來自網絡 ...
目錄 人工神經網絡VS卷積神經網絡 卷積神經網絡CNN 卷積層 參數及結構 卷積輸出值的計算 步長 外圍補充與多Filter 總結輸出大小 卷積網絡API ...