卷积神经网络

PixelNet: Representation of the pixels, by the pixels, and for the pixels. 图1.我们的框架通过对架构（最后一层）和训练过程（历元）的微小修改，将其应用于三个不同的像素预测问题。 请注意，我们的方法为分割（左），表面法线估计（中）和边缘检测（右）的语义边界恢复精细的细节。 Abstract 我们探索了一般像素级预测问题的设计原理，从低级边缘检测到中级表面法线估计到高级语义分割。诸如全卷积网络（FCN）之类的卷积预测因子通过通过卷积处理利用相邻像素的空间冗余而获得了非凡的成功。尽管计算效率高，但我们指出，由于 空间冗余限制了从相邻像素学习的信息 ，因此这些方法在学习过程中在统计上并不是有效的。 我们证明了像素的分层采样可以使（1）在批量更新过程中增加多样性，从而加快学习速度； （2）探索复杂的非线性预测因子，提高准确性； （3）有效地训练最先进的模型tabula rasa（即“从头开始”）以完成各种像素标记任务。 我们的单一体系结构可为PASCAL-Context数据集上的语义分割，NYUDv2深度数据集上的表面法线估计以及BSDS上的边缘检测提供最新结果。 1.Introduction 许多计算机视觉问题可以表述为密集的逐像素预测问题。 其中包括边缘检测[21、64、94]和光流[5、30、86]等低级任务

图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。 一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，可以通过有监督或无监督的方式 学习 层次化的特征描述，从而取代了手工设计或选择图像特征的工作。 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN) 直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于"输入-输出"直接端到端的学习方法取得了非常好的效果。 本教程主要介绍图像分类的深度学习模型，以及如何使用PaddlePaddle在CIFAR10数据集上快速实现CNN模型。 项目地址： http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/basics/image_classification/index.html 基于ImageNet数据集训练的更多图像分类模型，及对应的预训练模型

图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。 一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，可以通过有监督或无监督的方式 学习 层次化的特征描述，从而取代了手工设计或选择图像特征的工作。 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN) 直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于"输入-输出"直接端到端的学习方法取得了非常好的效果。 本教程主要介绍图像分类的深度学习模型，以及如何使用PaddlePaddle在CIFAR10数据集上快速实现CNN模型。 项目地址： http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/basics/image_classification/index.html 基于ImageNet数据集训练的更多图像分类模型，及对应的预训练模型

图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。 一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，可以通过有监督或无监督的方式 学习 层次化的特征描述，从而取代了手工设计或选择图像特征的工作。 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN) 直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于"输入-输出"直接端到端的学习方法取得了非常好的效果。 本教程主要介绍图像分类的深度学习模型，以及如何使用PaddlePaddle在CIFAR10数据集上快速实现CNN模型。 项目地址： http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/basics/image_classification/index.html 基于ImageNet数据集训练的更多图像分类模型，及对应的预训练模型

title: 神经网络从经典到卷积 date: 2019-07-21 14:48:14 categories: - 深度学习 tags: - 神经网络 - 卷积神经网络 神经网络是一种模拟人脑神经结构的计算机程序结构，以期能够实现人工智能的机器学习技术。本文将介绍神经网络背后的概念，并介绍如何通过编程实现神经网络。 神经网络基础 机器可以迅速做出大量的算术运算，但是无法处理图像中包含的大量信息。我们怀疑图像识别需要特别的人类智能， 而这是机器所缺乏的，人工智能所讨论的问题正是如此。 简单的学习器 一台基本的机器的工作流程，如下图所示，接受了一个问题并作出相应的思考，得到一个输出结果。 所有有用的计算机系统都应该有一个输入和输出，并在输入和输出之间进行某种类型的计算。我们不能精确知道一些事务如何运行，但我们可以通过模型来估计其运作方式。改进这些模型的方法是通过输出值和真实值之间的比较得到偏移值，进一步调整参数。 以一个简单的分类器为例子，有二维坐标内有两个点系，聚集在两片区域，先要用一条直线将这两类特征分开，即为通过判断在直线的那一端来对这两类进行分类。 我们设计一条经过原点的直线 y = A * x 作为我们分类的依据。这条直线应该基于具体的坐标数值特征将两组点分割开来。 为简化工作，将实例简化为以下的表格。 实例 x坐标 y坐标 类别 1 3.0 1.0 A 2 1.0 3.0

图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在安防、交通、互联网、医学等领域有着广泛的应用。 一般来说，图像分类通过手工提取特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。基于深度学习的图像分类方法，可以通过有监督或无监督的方式 学习 层次化的特征描述，从而取代了手工设计或选择图像特征的工作。 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN) 直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于"输入-输出"直接端到端的学习方法取得了非常好的效果。 本教程主要介绍图像分类的深度学习模型，以及如何使用PaddlePaddle在CIFAR10数据集上快速实现CNN模型。 项目地址： http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/basics/image_classification/index.html 基于ImageNet数据集训练的更多图像分类模型，及对应的预训练模型

文章目录 前言 1. 图示理解 2. 概念详解 2.1 Upsampling(上采样) 2.2 Unpooling(上池化) 2.3 Deconvolution（反卷积） 2.4 FCN(U-net)中的low-level和high-level特征的融合 2.5 上采样/下采样 3.参考文献 前言 在看图像语义分割方面的论文时，发现在网络解码器结构中有的时候使用反卷积、而有的时候使用 unpooling 或或者 unsampling ，查了下资料，发现三者还是有不同的。这里记录一下。 1. 图示理解 使用三张图进行说明： 图(a)表示 UnPooling 的过程，特点是在 Maxpooling 的时候保留最大值的位置信息，之后在 unPooling 阶段使用该信息扩充 Feature Map ，除最大值位置以外，其余补0。与之相对的是图(b)，两者的区别在于 UnSampling 阶段没有使用 MaxPooling 时的位置信息，而是直接将内容复制来扩充 Feature Map 。从图中即可看到两者结果的不同。图©为反卷积的过程，反卷积是卷积的逆过程，又称作转置卷积。最大的区别在于反卷积过程是有参数要进行学习的(类似卷积过程)，理论是反卷积可以实现 UnPooling 和 unSampling ，只要卷积核的参数设置的合理。 反卷积与UnPooling的可视化

这几天看了这篇论文，学习记录一下。有问题的地方请指正~ 论文作者：Matthew D. Zeiler, Rob Fergus （美国纽约大学） 论文会议：ECCV2014 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf 摘要： 论文的背景是在2012年AlexNet (Krizhevsky) 在ImageNet竞赛上展现了突出的图像分类能力后，对于该网络为什么能够表现得如此突出、以及如何对网络做进一步提升的认识却很少。论文提出了一种全新的可视化技术，能够看到卷积神经网络中间层的特征。可以利用该可视化技术，寻找更优的网络模型。同时论文还研究了模型在其他数据集上的泛化性。 1.引入 从2012年AlexNet出世到现在，有很多科学家研发了许多在图像处理问题上表现杰出的网络模型，但是对模型的内部操作和表现的探究却很少，例如，为什么网络模型能表现得这么好？从科学的角度说，这是令人不满意的，科学的研究需要能对技术的内部工作原理做出解释。 因此，文章提出了一种可视化技术——多层反卷积神经网络(deconvnet)，该反卷积技术能够展示模型每一层中的由输入激发的特征图，同时能够观测在训练过程中特征的变迁（evolution，这个词用的很有灵魂），并诊断模型的潜在问题。此外，文章还通过遮盖部分输入图像，然后对分类器的输出进行敏感性分析

卷积神经网络有效地利用词序进行文本分类(2015年) code: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/sentiment_analysis (但是这份代码只是简单实现了parallel CNN，并没有实现seqCNN和bowCNN，聊胜于无） 摘要 卷积神经网络（CNN）是可以利用数据的内部结构（例如图像数据的2D结构）的神经网络。 本文研究CNN的文本分类，以利用文本数据的一维结构（即单词顺序）进行准确预测。 与其像通常那样将低维单词向量用作输入，不如将CNN直接应用于高维文本数据，直接学习嵌入小文本区域的嵌入矩阵以用于分类。 除了将CNN从图像直接转换为文本之外，还提出了一种简单而新颖的变体，该变体在卷积层中采用了词袋转换。 还探索了组合多个卷积层的扩展，以提高准确性。 实验证明了我们的方法与最新技术方法相比的有效性。 1.介绍 文本分类是自动为以自然语言编写的文档分配预定义类别的任务。 不同的文本分类任务处理不同类型的文档，例如主题分类以检测讨论的主题（例如，体育，政治），垃圾邮件检测以及确定产品或电影评论中通常具有的情感的情感分类 。文本分类的一种标准方法是通过词袋矢量（即表示哪些单词出现在文档中但不保留单词顺序的矢量）表示文档，并使用诸如SVM的分类模型。 已经注意到

TensorFlow卷积神经网络 1、反向传播 几个人站成一排第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。 反向传播就是，把画拿给最后一个人看（求取误差），然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里（权值修正） 2、什么是卷积 1.已有运算：加减乘除，幂运算指数运算 卷积：卷积是一种运算 2.卷积运算 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描。具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描 3.卷积过程 如下图所示，用一个3 3的卷积核在5 5的图像上做卷积的过程 4.在三通道图像上的卷积过程 如下： 5.卷积函数 3、卷积函数 tf.nn.conv2d 参数一：input input就是需要做卷积的图像（这里要求用Tensor来表示输入图像，并且Tensor(一个4维的Tensor，要求类型为float32)的shape为[batch, in_height, in_width, in_channels]具体含义[训练时一个batch图像的数量，图像高度，图像宽度， 图像通道数]） 参数二：filter filter就是卷积核（这里要求用Tensor来表示卷积核，并且Tensor（一个4维的Tensor，要求类型与input相同