CNN的特征使用

最新推荐文章于 2025-11-09 08:36:15 发布
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本文介绍了特征重建的概念及其在风格转移中的应用。通过提取图像特征并进行修改来逼近原图，实现不同风格间的迁移。此外，还探讨了深度梦想等技术如何通过优化输入图像来放大特定特征。

特征重建数据
将原图的特征进行提取f，然后不改权重，修改的是原图的数据，使得越来越接近原图。
这里写图片描述

应用

风格转移

这里写图片描述
采用的就是特征重建的思想。
提取原图的特征以及待转移风格的特征，然后将特征混合在一起，一直迭代扩展：混合的时候可以加权重吗，不一定是哪一个更深一步
疑惑：PS软件的添加风格，还有重返18岁，是这样的吗？输入一张老年的照片可以还原成18的样子
当时这篇论文的目的是说明了：某一些特征就可以表达出一幅图的风格，可以转移特征，运用到其他图片。但是其实就是纹理，为什么风格转移更多的是印象派，因为纹理更突出。

生成对抗不懂

给一幅图片加上噪音之后，人眼识别的话还是之前的物种，但是计算机已经识别不出来了。

deep dream

以随机图片或者噪音输入x
某一个分类y作为ground truth ，冻结w，优化x得到x’(梯度上升)
softmax是输出的概率，最佳的答案是[0,0,0,1,0,0,,,0],，然后现在不一定了，可能比1还大。这里不断上升，将会无限放大某些特征，生成梦幻的效果，甚至可能出现没有的生物。
deep dream例子—–某985大神
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特征向量与图像识别：从CNN到深度学习
AI天才研究院
01-07 1264
1.背景介绍 图像识别是计算机视觉领域的一个重要分支，它旨在通过计算机程序自动识别图像中的对象、场景和特征。随着数据量的增加和计算能力的提高，深度学习技术在图像识别领域取得了显著的进展。在这篇文章中，我们将讨论特征向量与图像识别的关系，从CNN到深度学习的发展，以及相关算法原理和实例。 1.1 图像
CNN的特性
qxqsunshine的博客
08-09 1431
换句话说，它其实就是拿了同一张“通缉令”在“全国范围”内查找“嫌疑犯”，这样一来理论上就具备了位移不变性了(当然，受限于步进跨度、卷积核大小等因素的影响，某些条件下CNN也可能会存在“漏”的情况)。所以简单来说，卷积神经网络就是通过“大”和“小”卷积核的搭配和层叠，来满足图像识别中的尺度不变性的要求，同时降低参数数量的。从上述的描述中我们也可以看到，CNN的这种旋转不变性其实是“不可靠”的，带有一定的随机性质。它指的是无论物体在图像中的什么位置，卷积神经网络的识别结果都应该是一样的。
CNN的主要特点（待更新
安卓 高通 bsp ，同行欢迎交流
07-21 777
CNN的主要特点： 其实就是局部连接和权值共享，不论卷积变成什么样子，都是依赖于这两个特征，才能极大的减少参数量。
卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取的实践指南
码路同行
11-09 1350
本文系统介绍了卷积神经网络（CNN）在图像特征提取中的应用方法。文章首先阐述了CNN的层次化特征提取原理，从底层边缘纹理到高层语义概念；然后详细演示了两种实践方案：基于预训练模型（如ResNet50）的特征提取流程（包括模型加载、特征提取和相似性验证），以及针对特定任务的自定义CNN训练方法；最后总结了特征提取在图像检索、分类等场景的应用技巧和注意事项。全文通过"理论+代码"的方式，为读者提供了从基础原理到实际落地的完整解决方案。
CNN特点
heitong_fu的博客
09-01 2348
CNN特点 • 局部连接 • 权值共享（共享卷积核） • 自动提取特征，逐层组合 局部连接 图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。 先理解全连接：在两层神经元之间每两个神经元都存在一个连接，假设n-1层有200个神经元，n层有200个神经元，那么两层之间的连接数为200200 那么局部连接即两层神经元之间每两个神经元并不都存在一个连接
CNN的典型特性
林学森的技术专栏
04-24 2809
以下文章摘录自： 《机器学习观止——核心原理与实践》 京东：https://item.jd.com/13166960.html 当当：http://product.dangdang.com/29218274.html (由于博客系统问题，部分公式、图片和格式有可能存在显示问题，请参阅原书了解详情) 1.1CNN的典型特性 除了前面小节所阐述的典型特征以外，我们还应该关心卷积神经网络的如下特征，以保证模型的鲁棒性： l位移不变性 l尺寸不变性 l旋转不变性...
【机器学习】卷积神经网络(CNN)的特征数计算
撕得失败的标签的博客
12-18 1752
为了将这些特征图转换为一维向量以输入到全连接层，你需要将特征图的元素“展平”（flatten）。为了将这些特征图转换为一维向量以输入到全连接层，你需要将特征图的元素"展平"在卷积操作过程中，图像与卷积核进行滑动窗口式的乘加运算，这会导致图像尺寸的变化。全连接层的输入和输出维度通常是由网络架构和数据的特性决定的。池化层通常不会改变特征数，但会改变特征图的高度和宽度。继续应用卷积层和池化层，每次更新特征图的尺寸和特征数。网络的最后一层之前的特征图的通道数就是最后的特征数。，即最大池化层的池化窗口的大小为。
CNN.zip_CNN+SVM_cnn 分类_cnn 特征_cnn 特征提取_cnn图像特征
07-14
使用cnn提取图像特征，然后用SVM分类，此处没有给出训练集，另外imagenet-caffe-alex部分代码需要注意，需要下载的话把注释掉的代码打开
CNN.rar_CNN特征_cnn 特征_cnn 特征提取_卷积神经_特征提取 cnn
07-15
在给定的“CNN.rar”压缩包中，包含了关于CNN特征提取的一些关键要素，如CNN的特性、应用以及可能的代码实现和示例数据。 CNN的核心在于卷积层和池化层，它们共同负责特征提取。卷积层通过可学习的滤波器（也称权重...
用MATLAB实现卷积神经网络CNN，并对图像进行特征提取_cnn图像处理matlab,cnn特征提取matalb
05-26
用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取 文件列表： CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck.m CNN\cnnsetup.m CNN\cnntest.m CNN\cnntrain.m CNN\expand.m CNN\...
market_evaluation.zip_CNN特征_CNN训练_cnn图片识别_cnn的特征提取_特征提取 cnn
07-14
本资源"market_evaluation.zip"包含了关于CNN特征、CNN训练、CNN图片识别以及CNN特征提取的相关内容，对于理解和应用CNN技术来说，具有很高的价值。 首先，我们来探讨CNN特征。CNN通过其特有的卷积层、池化层和全...
Two-Layer-CNN-on-MNIST-master.zip_CNN_CNN特征提取_cnn 特征_matlab CNN_
07-13
CNN特征提取是深度学习的重要环节，它可以帮助我们理解和可视化模型在学习过程中捕获的模式。在MATLAB中，可以通过` activations`函数获取网络中任意层的激活值，进一步利用这些特征进行分析。例如，可视化第一层卷...
CNN中的底层、高层特征、上下文信息、多尺度
weixin_41878880的博客
01-06 260
j
文章学习（一）方法类：利用CNN从专利图像导出设计特征向量
weixin_51691386的博客
08-01 1364
Deriving Design Feature Vectors for Patent Images Using Convolutional Neural Networks（Journal of Mechanical Design · January 2021） 摘要   由于专利文件中包含这大型的，广泛的，大量的设计信息，为实现创新设计，设计者通常利用专利数据库去寻找灵感刺激。越来越多的类比设计工作采用了各种向量化方法，将设计文件关联在一起。然而，他们只关注了文本分析而忽略了视觉信息。工程设计和认知心理学研
【论文解读】基于CNN的使用面向目标的浅层特征和极小anchor的红外弱小目标检测算法...
AI公园
07-26 3451
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读对于检测小目标有一定的借鉴意义。论文下载：后台回复“红外小目标检测”获取论文下载链接。1. 介绍红外小目标检测的几个困难点：1...
卷积神经网络的三大特性
ThePaK的博客
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卷积神经网络的三大特性
（太长太全面了）CNN超详细介绍
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qq_43703185的博客
08-10 3万+
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaoyangwm/article/details/80011656 文章目录1、卷积神经网络的概念2、
DFR: Deep Feature Reconstruction for Unsupervised Anomaly Segmentation 用于无监督异常分割的深度特征重建
TU商的博客
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DFR: Deep Feature Reconstruction for Unsupervised Anomaly SegmentationDFR:用于无监督异常分割的深度特征重建类型：公开 原文：https://tongtianta.site/oss/paper_pdf/ccf44eb8-bad0-11eb-872a-00163e0d281a_ecb913b8dd2e9e210986f14a375232d3.pdfJie Yang, Yong Shi, ZhiQuan Qi杨洁，石勇，齐志权Ab
降维（三）
RookieFCB的专栏
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压缩特征的重建 我们可以利用下式将压缩特征来重建原特征。 其中x(i)approx ≈ x(i)。 选择主成分数量 通常，我们一般在满足下式的情况下选择尽可能小的K值。 其中，上式的分子为投影误差平方和均值（Average Squared Projection Error）； 分母为Total Variation in The Data。 我们也可以用“99% of varian
cnn特征提取
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卷积神经网络（CNN）特征提取的原理基于其核心的卷积层和池化层。卷积层通过卷积操作，使用多个卷积核在输入数据（如图像、语音信号等）上滑动，进行元素相乘并求和，从而提取从低级到高级的特征。权值共享和局部连接性是CNN的重要特性，它们减少了模型参数，降低计算量。池化层则用于对卷积层输出的特征图进行下采样，减少数据维度，同时保留重要特征。深度学习通过多层神经网络，让CNN学习到更复杂、更抽象的特征表示，提高识别准确率[^1][^2]。 CNN特征提取的方法涉及使用不同架构的模型。例如“CNN.rar”资源中展示的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等多种CNN模型架构，这些模型在不同场景下具有各自的优势，可以根据具体需求选择合适的模型进行特征提取。并且该资源包含的代码和数据集能帮助学习者了解CNN的实际操作，并根据需求调整和修改模型[^2]。 在应用方面，CNN特征提取有着广泛的领域。在图像处理领域，CNN表现卓越，能够有效地提取图像的各种特征，用于图像识别等任务。在语音识别领域，CNN与深度学习的融合正成为研究热点，CNN能够利用其在处理时序数据和空间数据上的优势，从语音信号中提取特征，深度学习则进一步提升识别准确率。此外，在自然语言处理等领域也有CNN的应用[^1][^2]。 ### 代码示例 以下是一个简单的使用Python和Keras库构建的CNN模型用于图像特征提取的示例： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten # 创建一个Sequential模型 model = Sequential() # 添加卷积层 model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) # 添加池化层 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 可以继续添加更多的卷积层和池化层 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 将特征图展平为一维向量 model.add(Flatten()) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ```
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