VGG Convolutional Neural Networks Practical(6)learning a tiny CNN

本文介绍了一个非常简单的卷积神经网络(CNN),该网络仅由卷积层和最大池层组成。通过分析tinycnn.m文件中的代码,读者可以了解CNN的基本工作原理,并学会如何从图像中提取Blob样结构。

在这部分,我们将学习一个非常简单的CNN。 CNN完全由两层组成:卷积层和最大池层:
这里写图片描述

任务
打开文件tinycnn.m并检查代码。 说服你自己,代码计算刚刚描述的CNN。
看看代码中使用的paddings。 如果输入图像x1具有尺寸M×N,则输出特征图x3的尺寸是多少?

function res = tinycnn(x, w, b, dzdy)
% TINYCNN  A very simple CNN
%   RES = TINYCNN(X, W, B) evaluates a CNN with two layers: linear
%   filtering and max pooling. W is a QxQ filter and B its (scalar) bias
%   and X a MxN input image.
%
%   RES = TINYCNN(X, W, B, DZDY) backpropagates the CNN loss derivative DZDY
%   thorugh the network.
%
%   RES.X1, RES.X2, and RES.X3 contain the input of the first and second
%   CNN layers and of the CNN loss. RES.DZDX1, RES.DZDX2, and RES.DZDX3
%   contain the corresponding derivatives. RES.DZDW and RES.DZDB contain
%   the derivatives of the loss with respect to the parameters W and B.

% Author: Andrea Vedaldi

% Paramters of the layers
pad1 = ([size(w,1) size(w,1) size(w,2) size(w,2)] - 1) / 2 ;
rho2 = 3 ;
pad2 = (rho2 - 1) / 2 ;

% Forward pass
res.x1 = x ;
res.x2 = vl_nnconv(res.x1, w, b, 'pad', pad1) ;
res.x3 = vl_nnpool(res.x2, rho2, 'pad', pad2) ;

% Backward pass (only if passed output derivative)
if nargin > 3
  res.dzdx3 = dzdy ;
  res.dzdx2 = vl_nnpool(res.x2, rho2, res.dzdx3, 'pad', pad2) ;
  [res.dzdx1, res.dzdw, res.dzdb] = ...
    vl_nnconv(res.x1, w, b, res.dzdx2, 'pad', pad1) ;
end

在本节的其余部分中,我们将学习CNN参数,以便从图像中提取Blob样结构,如下图所示:
这里写图片描述

卷积神经网络(Convolutional Neural NetworksCNN)是一种深度学习算法,被广泛应用于计算机视觉任务。针对麦田条锈病的检测,可以使用CNN通过对图像进行卷积和池化等操作,自动提取图像中的特征,从而实现条锈病的检测。 首先,我们需要收集一批带有条锈病特征和健康的小麦叶片图像作为训练集。这些图像应涵盖不同种类的条锈病、不同生长阶段的小麦叶片,并且具有不同的环境光照和角度。 接下来,我们可以使用已经预训练好的卷积神经网络模型(如VGG、ResNet等),将训练集中的小麦叶片图像输入到网络中,通过网络的前向传播过程,逐层提取图像的特征信息。通过定制的损失函数,我们可以根据训练集中每个图像的标签(健康/条锈病),来计算网络输出与标签之间的误差,并通过反向传播算法来优化网络参数,使得网络能够更准确地预测条锈病。 在训练过程中,需要进行数据增强操作,如图像旋转、平移、缩放等,以增加训练集的多样性和模型的鲁棒性。 完成训练后,我们需要一组测试集来评估模型的性能。将测试集的图像输入已训练好的CNN模型中,得到模型输出,与测试集标签进行对比,计算模型的准确率、召回率和F1值等指标,来评估模型的效果。 总结起来,通过应用卷积神经网络进行小麦条锈病检测,我们可以利用CNN自动提取图像特征,并通过训练集和测试集的评估,得到一个高效准确的检测模型。这种方法相比传统的手工特征提取方法,能更好地适应复杂多样的小麦叶片图像,并实现更高的检测精度。
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