卷積神經網絡和圖像分類識別
Andrew Kirillov 著 Conmajia 譯 2019 年 1 月 15 日 原文發表於 CodeProject（2018 年 10 月 28 日）. 中文版有小幅修改，已獲作者本人授權. 本文介紹了如何使用 ANNT 神經網絡庫生成卷積神經網絡進行圖像分類識別 ...
原文：卷積神經網絡圖像分類
解決的問題 該論文探討了前人提出的卷積神經網絡CNN和超像素方法相結合進行區域級圖像分類的優缺點。指出該方法與按像素分類相比，基於區域的算法可以探索像素之間的空間關系，從而可以減少某些像素級別的分類錯誤。但是，該方法沒有考慮超像素區域之間的空間約束，這可能會限制這些算法的性能。因此該論文提出了基於RCC MRF 區域分類置信度的馬爾可夫隨機場 的區域級SAR圖像分類算法，該算法利用了超像素區域之間 ...
2020-06-02 13:48 0 675 推薦指數：
相關推薦
基於神經網絡的圖像分類
算法描述： 神經網絡圖像分類算法首先通過PCA技術提取樣本圖像特征碼與待分類圖像特征碼，然后將特征碼送入神經網絡進行訓練，讓神經網絡學習每個類別圖像的特征最后將未知類別圖像送入神經網絡，自動識別它的類型。步驟如下： 基於PCA技術提取每個樣本的圖像特征碼。 根據樣本特征碼生成輸入 ...
Kaggle系列1：手把手教你用tensorflow建立卷積神經網絡實現貓狗圖像分類
去年研一的時候想做kaggle上的一道題目：貓狗分類，但是苦於對卷積神經網絡一直沒有很好的認識，現在把這篇文章的內容補上去。（部分代碼參考網上的，我改變了卷積神經網絡的網絡結構，其實主要部分我加了一層1X1的卷積層，至於作用，我會在后文詳細介紹） 題目地址：貓狗大戰 同時數據集也可以在上面 ...
基於cifar10實現卷積神經網絡圖像識別
過程： View Code 結果： 分析： cifar10數據集比mnist數據集更完整也更復雜，基於cifar數據集進行10分類比mnist有更高的難度，整體的准確率和召回率都普遍偏低，但適當的增加迭代次數和卷積核的大小有助於提升 ...
神經網絡加速器應用實例：圖像分類
深度學習飛速發展過程中，人們發現原有的處理器無法滿足神經網絡這種特定的大量計算，大量的開始針對這一應用進行專用芯片的設計。谷歌的張量處理單元（Tensor Processing Unit，后文簡稱TPU）是完成較早，具有代表性的一類設計，基於脈動陣列設計的矩陣計算加速單元，可以很好的加速 ...
卷積神經網絡對圖片分類-上
我們來看看在圖像處理領域如何使用卷積神經網絡來對圖片進行分類。 1 讓計算機做圖片分類： 圖片分類就是輸入一張圖片，輸出該圖片對應的類別（狗，貓，船，鳥），或者說輸出該圖片屬於哪種分類的可能性最大。 人類看到一張圖片馬上就能分辨出里面的內容，但是計算機分辨一張圖片就完全 ...
卷積神經網絡對圖片分類-中
接上篇：卷積神經網絡對圖片分類-上 5 池層（Pooling Layers） 池層通常用在卷積層之后，池層的作用就是簡化卷積層里輸出的信息, 減少數據維度，降低計算開銷，控制過擬合。 如之前所說，一張28X28的輸入圖片，經過5X5的過濾器后會得到一個24X24的特征圖像，繼續 ...
卷積神經網絡對圖片分類-下
接上篇：卷積神經網絡對圖片分類-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每個卷積層之后，會馬上進入一個激勵層，調用一種激勵函數來加入非線性因素，決絕線性不可分的問題。這里我們選擇的激勵函數方式叫做ReLU, 他的方程是這樣f(x) = max ...