图像深度 | 易学教程

深度学习计算机视觉系列之R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN，YOLO对象检测算法

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R-CNN 背景自从CNN以来，计算机视觉是一个跨学科领域，近年来受到越来越多的关注，并且自动驾驶汽车已成为焦点。计算机视觉的另一个组成部分是对象检测。对象检测有助于姿态估计，车辆检测，监视等。对象检测算法与分类算法之间的区别在于，在检测算法中，我们尝试在感兴趣的对象周围绘制一个边界框以将其定位在图像中。此外，在对象检测情况下，您不一定会只绘制一个边界框，在图像中可能有许多边界框代表不同的感兴趣对象，并且您可能事先不知道有多少个边界框。您不能通过建立标准的卷积网络以及完全连接的层来解决此问题的主要原因是，输出层的长度是可变的-不是恒定的，这是因为感兴趣的对象的出现次数是不固定。解决此问题的幼稚方法是从图像中获取不同的感兴趣区域，并使用CNN对该对象在该区域内的存在进行分类。这种方法的问题在于，感兴趣的对象可能在图像中具有不同的空间位置和不同的纵横比。因此，您将不得不选择大量的区域，这可能会导致计算爆炸。因此，已经开发了诸如R-CNN，YOLO等算法来发现这些事件并快速找到它们。神经网络为了绕过选择大量区域的问题，Ross Girshick等人。提出了一种方法，其中我们使用选择性搜索从图像中仅提取2000个区域，他将其称为区域建议。因此，现在，您可以尝试使用2000个区域，而不必尝试对大量区域进行分类。使用下面编写的选择性搜索算法生成了这2000个区域建议。选择性搜索：

A Taxonomy of Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision

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A Taxonomy of Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision 基本信息摘要 1. Introduction 2. Introduction to Convolutional Neural Networks 2.1. Building Blocks of CNNs 2.1.1. Why Convolutions? 2.1.2. Max-Pooling 2.1.3. Non-Linearity 2.2. Depth 2.3. Learning Algorithm 2.3.1. Gradient-Based Optimization 2.3.2. Dropout 2.4. Tricks to Increase Performance 2.5. Putting It All Together: AlexNet 2.6. Using Pre-Trained CNNs 2.6.1. Fine-Tuning 2.6.2. CNN Activations as Features 2.7. Improving AlexNet 3. CNN Flavors 3.1. Region-Based CNNs 3.2. Fully Convolutional Networks 3.3. Multi-Modal Networks 3.4.

人工智能实验四：深度学习算法及应用（DNN&CNN）

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人工智能实验四报告：深度学习算法及应用文章目录人工智能实验四报告：深度学习算法及应用实验目的实验要求实验硬件实验软件实验内容与步骤 MNIST数据集具体实现 DNN（深度神经网络）概述具体设计代码实现结果输出结果分析为啥我又用了CNN（卷积神经网络）？ CNN（卷积神经网络）概述具体设计代码实现结果输出结果分析思考题实验目的了解深度学习的基本原理能够使用深度学习开源工具识别图像中的数字了解图像识别的基本原理实验要求解释深度学习原理对实验性能进行分析回答思考题实验硬件计算机实验软件软件：windows操作系统应用软件：TensorFlow、PyCharm、Python、Google Colab 实验内容与步骤安装开源深度学习工具设计并实现一个深度学习模型，它能够学习识别图像中的数字序列。使用数据训练它，可以使用人工合成的数据（推荐），或直接使用现实数据。 MNIST数据集通过下面的代码我们可以对其中的图片有一个大致的把握： import matplotlib . pyplot as plt # 训练集 train_images = mnist . train . images train_labels = mnist . train . labels # 验证集 validation_images = mnist

深度学习医疗图像综述

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这里介绍一篇文章------《深入医学图像分析：概念，方法，挑战和未来方向》，即Going Deep in Medical Image Analysis: Concepts, Methods, Challenges and Future Directions。此文章详细介绍了近些年以来深度学习在医疗图像中的各领域的应用。并对相关的概念、算法、存在的问题、以及改进的方向进行了详细的阐述。此文章不仅仅包含了医疗图像的分割、配准、分类等诸多方面，在每个方面都还分组（脑部、乳腺、眼部、胸部、腹部与其他等）进行了常用算法的罗列、分析。是一篇非常好的综述类文献。本人也对其进行了粗略的翻译，详细可从 https://download.csdn.net/download/guzhao9901/12068632 中下载，此处不进行翻译工作。来源： CSDN 作者： gz7seven 链接： https://blog.csdn.net/guzhao9901/article/details/103919790

1、VGG16 2、VGG19 3、ResNet50 4、Inception V3 5、Xception介绍——迁移学习

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ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构本文翻译自 ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks ，原作者保留版权卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题：为什么CNN模型战胜了传统的计算机视觉方法？图像分类指的是给定一个图片将其分类成预先定义好的几个类别之一。图像分类的传统流程涉及两个模块：特征提取和分类。特征提取指的是从原始像素点中提取更高级的特征，这些特征能捕捉到各个类别间的区别。这种特征提取是使用无监督方式，从像素点中提取信息时没有用到图像的类别标签。常用的传统特征包括GIST, HOG, SIFT, LBP等。特征提取之后

《基于深度学习的图像语义分割方法综述》阅读理解

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近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法 .把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法 .对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势. 其中，文中提出：CNN RNN GAN 三者是并列的。 ISSbRC 方法取得了一定的分割效果,但也存在图像分割精度不高和分割速度不够快等问题,因此,一些研究者提出直接在像素级别上进行图像语义分割,产生了基于像素分类的图像语义分割方法。从时间上来看bPC比bRC要晚。 ISSbPC 方法利用 DNN 从带有大量标注的图像数据中提取出图像特征和语义信息,再根据这些信息来学习、推理原始图像中像素的类别,通过端到端训练的方式对每个像素进行分类,以像素分类的方式达到语义分割的目标.这是下一步研究方向。 ENet

利用深度学习实现手绘数据可视化的生成

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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前一段时间，我开发了 Sketchify ，改工具可以把任何以SVG为渲染技术的可视化转化为手绘风格。（参考手绘风格的数据可视化实现 Sketchify ）那么问题来了，很多的chart是以Canvas为渲染技术的，那要怎么办？我拍脑袋一想，为什么不使用深度学习技术来做呢？原理很简单：首先用相同的数据分别生成原始的和手绘风格的数据可视化图数据。然后利用深度神经网络，使用该数据训练一个模式，输入是数据图，输出的手绘风格的图。这样就可以训练一个生成手绘风格数据可视化的神经网络了。然后对于任何新的数据图，输入该网络就可以输出一个手绘风格的图。这听起来就像如何把大象放到冰箱里一样的简单直接。废话少说，开始干。准备数据数据准备要生成一定数量的原始图和手绘图，利用Sketchify就可以完成功能，但是具体如何做到？参考如下架构： VizServer 是一个web服务，用nodejs开发，代码在这里 https://github.com/gangtao/handyModel/tree/master/vizService VizServer使用 restify 提供RestAPI接口，利用 squirrelly.js 的模版引擎生成一个包含可视化的Html页面。模版如下： <!doctype html>

【论文翻译】Deep Visual-Semantic Hashing for Cross-Modal Retrieval

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Deep Visual-Semantic Hashing for Cross-Modal Retrieval 用于跨模态检索的深度视觉语义哈希摘要：由于哈希算法具有较高的存储和检索效率，在大规模多媒体检索中被广泛应用于近似近邻搜索。跨模态哈希能够有效地检索图像以响应文本查询，反之亦然，近年来受到越来越多的关注。现有的大多数跨模态哈希研究工作都没有捕捉到图像的空间依赖性和文本句子的时间动态，从而学习强大的特征表示和跨模态嵌入，从而缓解了不同模式的异质性。摘要提出了一种新的深度视觉语义哈希(DVSH)模型，该模型在端到端深度学习体系结构中生成图像和句子的紧凑哈希码，捕捉视觉数据与自然语言之间的内在跨模态对应关系。DVSH是一种混合的深度架构，它构成了一个用于学习图像和文本句子的联合嵌入空间的可视化语义融合网络，以及两个用于学习哈希函数以生成紧凑二进制代码的特定于模态的哈希网络。我们的架构有效地统一了联合多模态嵌入和交叉模态哈希，它是基于图像上的卷积神经网络、句子上的递归神经网络和一个结构化的最大裕度目标的新组合，该目标将所有东西集成在一起，从而能够学习保持相似性和高质量的哈希码。大量的经验证据表明，我们的DVSH方法在图像-句子数据集的跨模态检索实验中，即标准的IAPR TC-12和大规模的Microsoft COCO中，得到了最先进的结果。 1.介绍而海量

OpenCV3之Mat类的类型type和深度depth

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文章目录一、Mat类的类型CV_8UC1 1.CV_8UC1 （1）格式（2）意思 ①深度的位数 ②符号类型 ③`C` ④cn通道数（3）深度类型depth() （4）常用的（5）映射图像 2.CV_8U （1）用处1：只指定深度类型（2）等同于CV_XXC1 一、Mat类的类型CV_8UC1 1.CV_8UC1 用处：指定深度和通道数（1）格式 CV_<depth深度><符号类型>C<cn通道数> （2）意思 ①深度的位数取值是 8 ， 16 ， 32 ， 64 这个就是存储的二进制位数 ②符号类型只有三个值： S ， U ， F S：signed int 有符号整形 U：unsigned int 无符号整形 F：float 单精度浮点型 ③ C 表示通道，写出来只是为了分割前后两个数字，以免混淆。 ④cn通道数取值可以是 1 ， 2 ， 3 ， 4 1 ：单通道图像，即灰度图片 2 ：2通道图像，傅里叶变化会用到 3 ：3通道图像，即RGB彩色图像 4 ：4通道图像，即带Alph通道的RGB图像。 PNG图像是一种典型的4通道图像。alpha通道可以赋值0到1，或者0到255，表示透明到不透明。（3）深度类型depth() # define CV_8U 0 # define CV_8S 1 # define CV_16U 2 # define CV_16S

永兴的笔记-OpenCV-6图像梯度和边缘检测

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一、什么是图像梯度：图像的梯度就是描述图像中灰度的变化，微积分就是求函数的变化率，即导数（梯度）。图像的梯度相当于2个相邻像素之间的差值。图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导：在x方向，选取某个像素，假设其像素值是100，沿x方向的相邻像素分别是90,90,90，则根据上面的计算其x方向梯度分别是10,0,0。这里只取变化率的绝对值，表明变化的大小即可。灰度值100和90之间亮度相差10，并不是很明显，与一大群90的连续灰度值在一起，轮廓必然是模糊的。我们注意到，如果相邻像素灰度值有变化，那么梯度就有值，如果相邻像素灰度值没有变化，那么梯度就为0。如果我们把梯度值与对应的像素相加，那么灰度值没有变化的，像素值不变，而有梯度值的，灰度值变大了，那么图像的边缘更加明显。二、OpenCV中的图像梯度应用（检测边缘）： OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian. 高通滤波器（英语：High-pass filter）是容许高频信号通过、但减弱（或减少）频率低于截止频率信号通过的滤波器。对于不同滤波器而言，每个频率的信号的减弱程度不同。它有时被称为低频剪切滤波器； 1、Sober 算子 Sober 算子是离散微分算子（discrete differentiation operator）

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