作者:凌逆戰 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前,我們需要先了解一維卷積(conv1d)和二維卷積(conv2d),二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作,對應 ...
自己寫檢測算法的時候也記得多個算法比較下 ...
2017-11-28 11:08 3 2013 推薦指數:
作者:凌逆戰 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前,我們需要先了解一維卷積(conv1d)和二維卷積(conv2d),二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作,對應 ...
李宏毅老師的深度學習課程,講到CNN,Mark一下。 代碼實現: Ref:基於卷積神經網絡的面部表情識別(Pytorch實現)----台大李宏毅機器學習作業3(HW3) Ref:PyTorch 入門實戰(四)——利用Torch.nn構建卷積神經網絡 ...
一維卷積只在一個維度上進行卷積操作,而二維卷積會在二個維度上同時進行卷積操作。 轉載自:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一維卷積:tf.layers.conv1d() 一維卷積常用於序列數據,如自然語言處理領域 ...
由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14,過濾器大小為5× ...
作者:szx_spark 由於計算機視覺的大紅大紫,二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積,之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程,並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為\(14\times 14\),過濾器大小為\(5\times 5\),二者 ...
卷積神經網絡(CNN) 在前面我們講述了DNN的模型與前向反向傳播算法。而在DNN大類中,卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,以下簡稱CNN)是最為成功的DNN特例之一。CNN廣泛的應用於圖像識別,當然現在也應用於NLP等其他領域,本文我們就對CNN的模型 ...
1. 卷積神經網絡結構介紹 卷積神經網絡 – CNN 最擅長的就是圖片的處理。它受到人類視覺神經系統的啟發。 CNN 有2大特點: 能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量 能夠有效的保留圖片特征,符合圖片處理的原則 目前 CNN 已經得到了廣泛的應用,比如:人臉識別 ...
卷積神經網絡CNN 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN 或ConvNet)是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。卷積 ...