有无Batch Normalization[1] 使用图 1 的简易 CNN 结构作对比实验,其中一个在每个卷积层的后面都接一个 BN 层,而另一个则完全不使用 BN 层,使用同样对数据进行训练后,测试结果如下: 数据得出的结果显然可以看出加入了 BN 后使得网络对测试集的准确率更高了,所以可以确定我们的模型应该给每层都加上 BN。但是...
二、CNN模型结构 接下来我们通过一个情境来理解CNN的全流程: 假设我们现在有一款智能鉴定APP,主要进行艺术品鉴定。我们要通过APP判断其中一张图片是不是古董,现在我们来了解下APP是怎么工作的吧。 输入层: 用户上传了一张古董瓷瓶照片,这张照片就是进入CNN系统的”原材料”,输入层的作用就是接收这张图片数据,并将...
caffe的model文件在(2)。说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。 (2)https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt 模型...
AlexNet是CNN向大规模商用打响的第一枪,夺得ImageNet 2012年分类冠军,宣告神经网络的王者归来。VGG以其简单的结构,在提出的若干年内在各大计算机视觉领域都成为了最广泛使用的benchmark。 它们都有着简单而又优雅的结构,同出一门。诠释了增加深度是如何提高了深度学习模型的性能。详细解读如下: 【模型解读】从LeNet到...
CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。CNN是一种层次模型,输入的是原始的像素数据。CNN通过卷积(convolution)、池化(pooling)、非线性激活函数(non-linear activation function)和全连接层(fully connected ...
1. CNN介绍 卷积神经网络(简称CNN)是一类特殊的人工神经网络,是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成,每个卷积核对输入的像素进行卷积操作,得到...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中非常常见的算法(模型),其在图像处理中应用广泛,基于CNN的专利申请近些年也增长迅速。因此作为(特别是电学领域的)专利代理师,理解CNN的基本步骤(结构)以及熟悉一些CNN的经典模型如LeNet-5、AlexNeT、VGG-16、GoogLeNet等也有助于更好地掌握相关领域申请的技...
SENet:基于注意力机制的 CNN 模型,能够自适应地选择重要特征。 EfficientNet:结合了多种技术的高效模型,在计算资源有限的情况下表现良好。 VGG VGG(Visual Geometry Group)神经网络是一种深度卷积神经网络架构,由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)于 2014 年提出。VGG 神经网络在图像识别和计算机视觉领域取得...
1. CNN的基本结构 首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图: 图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层,计算机理解为输入若干个矩阵,这点和DNN基本相同。 接着是卷积层(Convolution Layer),这个是CNN特有的,我们后面专门来讲。卷积层的激活函数使用的是ReLU。我们在...
详细介绍一些CNN模型的设计理论和关键设计点 卷积神经网络设计史上的主要里程碑:模块化、多路径、因式分解、压缩、可扩展 一般来说,分类问题是计算机视觉模型的基础,它可以延申解决更复杂的视觉问题,例如:目标检测的任务包括检测边界框并对其中的对象进行分类。而分割的任务则是对图像中的每个像素进行分类。