神經網絡中的Max pooling 和 Average pooling
在訓練卷積神經網絡模型時，經常遇到max pooling 和 average pooling，近些年的圖像分類模型多數采用了max pooling，為什么都是使用max pooling，它的優勢在哪呢？ 一般情況下，max pooling的效果更好，雖然 max pooling ...
原文：基於神經網絡的顏色恆常性—Fully Convolutional Color Constancy with Confidence-weighted Pooling
論文地址： http: openaccess.thecvf.com content cvpr papers Hu FC Fully Convolutional CVPR paper.pdf 源代碼 Python : https: github.com yuanming hu fc 一 任務描述 網絡的主要目的是能夠對偏色的圖片估計光源，從而移除偏色，恢復圖片真實顏色。為滿足此類網絡訓練要求，需要數 ...
2018-06-05 17:59 0 4732 推薦指數：
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)是deep learning的基礎。傳統的全連接神經網絡(fully connected networks) ...
Convolutional Neural Networks卷積神經網絡
轉自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 9.5、Convolutional Neural Networks卷積神經網絡 卷積神經網絡是人工神經網絡的一種，已成為當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。它的權值 ...
卷積神經網絡CNN（convolutional）
卷積神經網絡CNN（convolutional） 卷積運算：原圖像*卷積核=新圖像，經常用來做邊緣檢測 人造核：手動指定權重，改善效果 指定核權重為變量，通過反向傳播，學習卷積核的權重 補白和步幅決定了卷積后的 補白Padding Valid convolution：p ...
Color Constancy 顏色恆定性
1：Color Constancy？ 世界上並不存在顏色。顏色僅僅是我們的眼睛和大腦對不同可見光的波長進行的一層映射。也就說顏色只是我們大腦和視網膜處理的結果。 1.1 關鍵問題 我們的視覺系統有一個特殊的功能就是在光源變化的情況下，依然能夠確定物體的真實顏色，這種魯棒性是計算機等處理機 ...
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相關隨筆可見：帶色彩恢復的多尺度視網膜增強算法（MSRCR）的原理、實現及應用。 從歷史的順序上講，本篇應該放在MSRCR之前的，只是由於現在大多論文都是描述的MSRCR，因此 ...
《Attention Augmented Convolutional Networks》注意力的神經網絡
paper: 《Attention Augmented Convolutional Networks》 https://arxiv.org/pdf/1904.09925.pdf 這篇文章是google brain的，應該有分量。上來就說：卷積神經網絡有一個重要的弱點就是 它僅僅操作於於一個領域 ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)簡析
目錄 1 神經網絡 2 卷積神經網絡 2.1 局部感知 2.2 參數共享 2.3 多卷積核 2.4 Down-pooling 2.5 多層卷積 3 ImageNet-2010網絡結構 4 DeepID網絡結構 5 參考資源 自今年七月份以來，一直在實驗室負責卷積 ...