深度学习（十八）级联网络（2）

最新推荐文章于 2025-07-18 11:06:31 发布
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分类专栏： ★深度学习 文章标签： 深度学习 级联网络
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此博客笔记正在上传，涉及深度学习和级联网络相关内容，虽暂未获取具体信息，但可知聚焦于信息技术领域的这两个关键方面。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sorry,笔记正在上传。。。
系统辨识实例（5）——利用深度级联网络（cascadeforwardnet）进行系统辨识及MATLAB编程实现
Wendy的博客
07-19 2179
上一篇介绍了利用BP神经网络进行系统辨识，本文将介绍一下利用级联前向神经网络（cascadeforwardnet）进行系统辨识。 目录一、数据集1.1 数据集下载1.2 数据集介绍二、线性模型系统辨识三、深度级联级联网络四、利用深度级联网络进行系统辨识 一、数据集 1.1 数据集下载 本案例中使用的数据集是“Silverbox Example”，这是经常被用于非线性基准案例辨识的数据集。这是一个受迫杜芬振荡器，它是一个模拟机械系统的电子电路，带有立方硬化弹簧。 数据集链接：https://sites.goo
人脸检测——CascadeCNN
shuzfan的专栏
12-19 1万+
本文介绍的人脸检测方法，来源于2015CVPR《A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection》。本篇文章的方法可以说是对经典的Viola jones方法的深度卷积网络实现，并没有让人眼前一亮的地方，但依然有以下几点可以学习。（1）网络级联下图是该方法的整个流程示意图，可以明显看出是3阶级联（12-net、24-net、48-net
【计算机视觉+自动驾驶】二、多任务深度学习网络并联式、级联式构建详细讲解（图像解释 超详细必看）
showswoller的博客
12-09 3700
【计算机视觉+自动驾驶】二、多任务深度学习网络并联式、级联式构建详细讲解（图像解释 超详细必看）
深度学习_人脸检测_级联卷积神经网络
欢迎大家关注我
01-10 1726
一.Cascade CNN的框架结构 级联结构中有6个CNN，3个CNN用于人脸非人脸二分类，另外3个CNN用于人脸区域的边框校正。给定一幅图像，12-net密集扫描整幅图片，拒绝90%以上的窗口。剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到NMS中，消除高度重叠窗口。 二.Cascade CNN人脸校验模块原理 该网络用于窗口校正，使用三个偏...
Jenkins 详解与实战：从安装到部署，打造你的自动化流水线
最新发布
这里是 「Py玩家的栈与星辰」，专注分享Python开发、DevOps实践、云原生技术与系统安全领域的深度干货。
07-18 1373
Jenkins是一款开源的持续集成/持续交付(CI/CD)工具，用于自动化构建、测试和部署流程。它支持多种插件，能与各种技术栈集成，是DevOps的重要工具。本文介绍了Jenkins的核心功能、安装方法（以Ubuntu为例）、基础配置步骤，并提供了SpringBoot应用的CI/CD实战案例，包括Shell脚本和Docker两种部署方式。文章还涵盖了GitHub Webhook自动触发构建、Jenkins最佳实践建议以及学习路线图，帮助读者全面掌握Jenkins的自动化构建与部署能力。
级联相关神经网络
及烏
11-14 1万+
介绍一般的神经网络是固定好拓扑结构，然后训练权重和阈值。级联相关神经网络是从一个小网络开始，自动训练和添加隐含单元，最终形成一个多层的结构。
期末课设-深度学习解决计算机视觉问题-基于MTCNN深度级联神经网络的人脸实时检测.zip
01-10
1、该资源内项目代码经过严格调试，下载即用确保可以运行！ 2、该资源适合计算机相关专业(如计科、人工智能、大数据、数学、电子...期末课设_深度学习解决计算机视觉问题_基于MTCNN深度级联神经网络的人脸实时检测.zip
基于深度学习和模型级联的色情图像检测算法.pdf
08-19
基于深度学习和模型级联的色情图像检测算法 深度学习技术的兴起极大地推动了计算机视觉领域的发展，图像识别和检测等计算机视觉类的工作因此获益良多。基于深度学习和模型级联的色情图像检测算法是当前研究的热点之...
深度学习之基于MTCNN深度级联神经网络的人脸实时检测
qq1744828575的博客
05-23 403
一、项目背景在当前的科技时代，人脸识别技术已经成为了一个热门的研究领域，其应用也遍布了安防、金融、教育等多个领域。然而，在实际应用中，人脸识别技术面临着诸多挑战，如复杂背景、光照变化、人脸姿态等。因此，如何构建一种高效、准确、鲁棒性强的人脸实时检测系统成为了当前研究的关键问题。基于MTCNN（Multi-Task Cascaded Convolutional Networks）深度级联神经网络的人脸实时检测项目就是为了解决这些问题而诞生的。二、项目目标。
计算机视觉问题的深度学习解决方案-基于MTCNN深度级联神经网络
10-03
基于MTCNN深度级联神经网络的计算机视觉解决方案，尤其是实时人脸检测的应用，代表了深度学习技术在智能视觉分析领域的一个重要突破。通过理论与实践的结合，我们不仅能够解决复杂的视觉问题，还能在实际应用中实现...
基于MTCNN深度级联神经网络的人脸实时检测，By TensorFlow【深度学习解决计算机视觉问题】（含论文+源码）
07-13
【作品名称】：基于MTCNN深度级联神经网络的人脸实时检测，By TensorFlow【深度学习解决计算机视觉问题】（含论文+源码） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计...
图像级联网络（ICNet）
05-21
实时性很强，而且精度比较高的语义分割网络，将不同分辨率的图像作为输入，在后端将不同分辨率的特征进行结合，得到更精细的语义分割结果。
动手学深度学习——含并行连结的网络GoogLenet
橙子的博客
03-09 1074
1、网络结构 2、Inception块 四个路径从不同层面抽取信息，然后再输出通道维合并。 4条 线路都使⽤了合适的填充来使输⼊与输出的⾼和宽⼀致。 第一个Inception块，显示通道数，降低通道数来控制模型复杂度；每条路上通道数可能不同。 跟3x3或者5x5卷积层比，Inception块有更少的参数个数和计算复杂度。 3、GoogLenet5段，9个Inception块 （1）段1和2 更小的宽口，更多的通道。 （2）段3 通道数分配不同；输出通道增加。 ..
MTCNN（Multi-task convolutional neural networks）将多任务级联卷积神经网络用于人脸检测和对齐
Lavi的专栏
07-14 6174
前言 本文为论文Multi-task convolutional neural networks的关键内容翻译。 1. 摘要 摘要：由于姿势、光照或遮挡等原因，在非强迫环境下的人脸识别和对齐是一项具有挑战性的问题。最近的研究显示，深度学习算法可以很好的解决上述的两个问题。在这篇文章中，我们利用检测和校准之间固有的相关性在深度级联的多任务框架下来提升它们的性能。尤其是，我们利用三层级联架构结合...
深度学习（十五）基于级联卷积神经网络的人脸特征点定位
热门推荐
hjimce的专栏
11-21 4万+
本篇博文主要讲解2013年CVPR的一篇利用深度学习做人脸特征点定位的经典paper：《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》，论文的主页为：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm 。网页提供了训练数据、测试demo，但是我却没有找到源码，所以只能自己写代码实现。这篇paper是利用深度学习搞人脸特征点定位的开山之作，想当年此算法曾经取得了state-of
图文详解级联金字塔结构卷积神经网络
AI课工场
07-01 6407
前言 众所周知，随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络在图像分类、识别以及关键点定位上已得到广泛应用。目前在人体姿态、人脸识别等多个方面的关键点定位算法已经取得长足发展，但是应用于多变性的图像背景以及姿态等依然面临很大的挑战，如服饰在类别、比例和外观上具有多变性，其关键点定位精度并不高。下文将在传统的残差与沙漏网络模型基础上，介绍一种新的级联金字塔结构卷积神经网络，实现对困难关键点的定位进行精细调整。并通过实例剖析进一步帮助大家来理解。 传统卷积神经网络 1.沙漏网络 沙漏网络，正如其名，是.
多任务级联神经网络-mtcnn
sc9876543210的博客
06-06 1300
如上图所示，整个Mtcnn的推理过程分为以下几个步骤： 1、对原图进行图像特征金字塔处理（一般设置缩放因子为0.7左右合适，太大增加推理时间，太小可能漏小框，具体还需根据实际情况处理），直到最小边小于12（P-net网络的最小输入为12*12）就停止缩放。然后将经缩放后各个尺寸的图像依次输入P-net中，得到分类置信度和位置偏移量，然后通过分类阈值筛选，再经过坐标反算得到候选框在原图的位置。最后经过nms去除部分重叠的框（候选框的去重操作也可以在图像金字塔的内部做，这样可以增加候选框的个数，避免漏框，但会.
concatenation级联神经网络
Lison_Zhu's Blog
08-06 6805
在看论文的时候碰到concatenation，作为小白的我，不知道是什么。 百度百科： 级联相关神经网络是从一个小网络开始，自动训练和添加隐含单元，最终形成一个多层的结构。级联相关神经网络具有以下优点:学习速度快；自己决定神经元个数和深度；训练集变化之后还能保持原有的结构；不需要后向传播错误信号。 ...
visio画深度学习模型级联和相加
03-26
### 绘制深度学习模型的级联与相加操作 在Microsoft Visio中绘制深度学习模型的级联与相加操作图示可以通过以下方式完成： #### 工具准备 首先，在Visio中打开一个新的绘图文档，并选择适合的技术图表模板。如果模板库中有“Software and Database”类别下的选项，可以选择其中的“UML Diagrams”或其他类似的图形设计工具。 #### 图形组件定义 为了表示深度学习模型中的级联和相加操作，可以使用如下基本图形元素： - **矩形框**：用于表示每一层神经网络或处理模块。 - **箭头连线**：用于表示数据流的方向以及各模块之间的关系。 - **圆形节点**：可用于标记特定的操作点（如相加操作）。 #### 级联结构绘制 对于级联结构，可以用一系列依次相连的矩形框来表示不同的网络层或者子模型。例如，基于引用的内容[^1]，描述了DCNN的人脸对齐方法中使用的多阶段级联架构。具体来说，第一级`f1`通过三个独立的卷积神经网络分别预测特征点位置；后续两级`f2`, `f3`则进一步细化这些预测结果。因此，在Visio中可按顺序排列多个矩形框代表各级别的功能单元，并用带方向性的箭头将其串联起来。 ```plaintext [ 输入 ] --> [ 整张人脸 CNN ] --> [ 融合 ] --> ... ↓ ↑ [ 眼睛&鼻子区域 CNN ] | | [ 鼻子&嘴唇区域 CNN ] ``` 上述伪代码形式展示了如何布局各个部分的关系。实际操作时需调整大小、间距使整体美观清晰。 #### 相加操作表现 当涉及到两个或多条路径的数据合并时，则引入圆圈或者其他特殊标志物作为求和运算符的表现形式。比如，在某些残差网络(ResNet)的设计里存在跳跃连接(shortcut connection)，它允许前一层的信息绕过中间若干复杂变换直接参与最终输出计算。这种情况下就可以画一个小圆圈放置于交汇处旁边标注"+"号表明这里是执行累加动作的地方。 ```plaintext [ 前向传播分支 A ] ----> [ 加法器 "+" ] ---> [ 输出 ] ^ | [ 另一路信号 B ] ``` 以上即为简单的示意流程，当然还可以依据个人喜好定制样式风格让整个构架看起来更专业直观。 ### 注意事项 确保所有线条流畅无交叉干扰视线；适当添加文字说明以便理解每一步骤含义；最后保存文件导出成所需格式分享给他人查看交流。
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