MatConvnet里那21层结构

最新推荐文章于 2019-01-16 11:06:44 发布
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分类专栏： matlab 文章标签： cnn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kyu_saku/article/details/44678057
本文详细解析了深度学习网络中的核心组件，包括卷积层、激活函数、归一化、池化等，从C1到C5的多层结构逐步深入，最终通过全连接层实现分类任务。

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

  1. ‘conv’ –> (C1)
  2. ‘relu’
  3. ‘normalize’
  4. ‘pool’
  5. ‘conv’ –> (C2)
  6. ‘relu’
  7. ‘normalize’
  8. ‘pool’
  9. ‘conv’ –> (C3)
  10. ‘relu’
  11. ‘conv’ –> (C4)
  12. ‘relu’
  13. ‘conv’ –> (C5)
  14. ‘relu’
  15. ‘pool’
  16. ‘conv’ –> (fc6)
  17. ‘relu’
  18. ‘conv’ –> (fc7)
  19. ‘relu’
  20. ‘conv’ –> (fc8)
  21. ‘softmax’ –>(prob)
【图像去噪】论文复现：新手入门必看！DnCNN的Pytorch源码训练测试全流程解析！为源码做详细注释！补充DnCNN-B和DnCNN-3的模型训练和测试！附各种情况下训练好的模型权重文件！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-12 1万+
- 以官方Pytorch源代码为基础，在DnCNN-S的基础上，增添DnCNN-B/CDnCNN-B、DnCNN-3模型训练和测试复现，代码注释非常详细，无论是科研还是应用，新手小白都能看懂，学习阅读毫无压力，去噪入门必备，适用于去噪、超分、JPEG去块任务； - 提供新增后的完整代码和训练好的模型权重文件，模型性能与论文中近似，可不训练直接测试； - 理论和源码结合，进一步加深理解算法原理、明确训练和测试流程 - 更换路径和相关参数即可训练自己的图像数据集
【图像去噪】论文精读：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration（MWCNN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
08-27 1765
论文题目：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration —— 用于图像恢复的多级小波CNNCVPR 2018！感受野大小和效率之间的权衡是低级视觉中的关键问题。普通卷积网络 (CNN) 通常以计算成本为代价来扩大感受野。最近，已经采用扩张过滤来解决这个问题。但它受到网格效应的影响，由此产生的感受野只是具有棋盘图案的输入图像的稀疏采样。在本文中，我们提出了一种新颖的多级小波 CNN (MWCNN) 模型，以更好地权衡感受野大小和计算效率。
MatConvNet使用入门之基础篇
mini猿要成长QAQ
04-25 2万+
深度学习在object tracking中的使用也越来越多，从去年的VOT结果来看，很多tracker都应用了convolution feature，整体效果都比之前的方法提高了一大截，所以学习deep learning需要提上日程了。看了KCF以及C-COT的源码，都运用到了matlab的深度学习工具---MatConvNet，所以关于它的使用了解了一番。 1、首先是下载，可以到http://
【深度学习】基于MatConvNet框架的CNN卷积层与特征图可视化
jsgaobiao的博客
05-18 7464
程序下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/jsgaobiao/10422273 VGG-f模型链接：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-f.mat  【题目】 编程实现可视化卷积神经网络的特征图，并探究图像变换(平移，旋转，缩放等）对特征图的影响。选择AlexNet等经典CN...
MatConvNet基础—卷积，激活，池化层操作
kangqi5602的博客
10-23 2604
卷积conv,激活Relu(还有Sigmoid激活)，池化pooling是卷积神经网络CNN中最基础的操作值一，理解起来也非常的简单。%% %MatConvNet学习 %对于三通道RGB图像进行卷积，Relu激活，池化 %Date:2017-10-23 %Author:WPH %Require:matlab2017b,matconvnet-1.0-beta25%% close all; clear;
用自己的数据集基于matconvnet训练fast rcnn
10-08
用自己的数据集基于matconvnet训练fast rcnn，代码主要分为3部分， fast_rcnn是原始代码， myfast_rcnn是在学习的过程中对原始代码的注释， breast_fast_rcnn：是对原始代码进行修改，训练自己DDSM数据的程序
MatConvNet提取FCN深度特征
无鞋童鞋的博客
04-13 6026
一、背景　　当前计算机视觉方向，随着深度学习方法的发展与成熟，已经在各大计算机视觉应用中取得优异的表现，尤其以检测，分类，识别中最为突出。但是重新设计和训练一个深度网络是一个复杂的工作，所以有一批研究者采取另类的一种方法，也就是从当前已有网络中提取前卷积网络作为图片的特征，来替代传统手工诸如RGB颜色，HOG，纹理，亮度等等特征，然后应用传统无监督或者有监督学习方法结合深度特征（Deep CNN f
MatConvNet卷积神经网络（四）——用自己的数据训练
翟云鹏的博客
09-24 2万+
尝试过从Matconvnet官网上下载的已经训练好的神经网络之后，最近自己训练了能够识别果树上红苹果的神经网络。先上图。 下面分享一下经验。 以下内容看之前，希望已经阅读过Matconvnet的官方文档matconvnet-manual，或者对机器学习的一些概念、卷积神经网络的原理具备基本的了解。 现在进入正题。 构建自己的神经网络，需要完成以下三个部分： 1
目标跟踪经典算法 SiameseFC框架在Linux + cuda 8.0 + cudnn 5.1 + matconvnet 1.0- beta-20 上的配置
u011584612的博客
12-04 2040
如题，在Linux + cuda 8.0 + cudnn 5.1 + matconvnet 1.0- beta-20 环境上配置SiameseFC 框架，途中遇到一些问题，在此记录下来，也便日后翻看： 按照牛津大学SiameseFC官方网站的提示可以找到其在github 上的项目地址在：https://github.com/bertinetto/siamese-fc 在一开始的处理训练图片时遇
MatConvnet工具箱文档翻译理解三
Enjolras_fuu的博客
12-15 2245
第2章 神经网络计算本章简要介绍了神经网络的计算方面，尤其是卷积神经网络，强调了理解和使用MatConvNet所需的概念。2.1概述神经网络（NN）是将数据x（例如图像）映射到输出向量y（例如图像标签）的函数。函数g = fL … f 1是较简单函数序列fl的组合，称为计算块或层。令x1; x2; ：：：; xL是网络中每个层的输出，并且令x0 = x表示网络输入。通过应用具有参数wl的函数fl，从
matconvnet 实现 Batch Normalization和dropout
Sousky的博客
01-16 959
  采用matconvnet常常会出现如下情况，即训练出现了过拟合。针对过拟合常用的方法有正则化和dropout，以及batch normalization。 目前有人认为，卷积层后可以用batch normalization，不需要用dropout。而全连接层，参数较多，dropout效果较好。 以matconvnet中mnist数据集为例，opts.batchNormalizatio...
MATCONVNET进行FCN语义分割
Wislon的专栏
07-05 2849
CN语义分割算法已经在很多主流深度学习平台上实现了，包括Caffe、TenserFlow、MatConvNet等。这篇博客主要介绍如何在MatConvNet上运行起FCN语义分割，包括CPU和GPU版本。博主的平台是Matlab2017a+Cuda8.0。下载中心配置步骤1.下载代码2. 配置MatConvNet2.1 使用CPU2.2 使用GPU，CUDA加速2.3 编译MatConvNet3....
Matconvnet学习笔记
Anysky___的博客
05-09 5万+
Introduction to Matconvnet 　　MatConvNet是实现用于计算机视觉领域的卷积神经网络(CNN)的MATLAB工具箱。自从取得突破性工作以来,CNN在计算机视觉领域有一个重大影响，特别是图像理解，基本上取代了传统图像表示。有许多其他机器学习、深度学习和CNN开源库的存在。一些最受欢迎的:CudaConvNet ，Torch， Theano,Caffe等。MatC
图像分割 | FCN数据集制作的全流程（图像标注）
AIGC | 智能洞察，创造未来
06-06 5万+
一 全卷积神经网络深度学习图像分割（FCN）训练自己的模型大致可以以下三步：1.为自己的数据制作label；2.将自己的数据分为train,val和test集；3.仿照voc_lyaers.py编写自己的输入数据层。其中主要是如何制作自己的数据label困扰着大家。补充：由于图像大小的限制，这里给几个图像Resize的脚本：（1）单张图片的resize# coding = utf-8 impor
Matconvnet 训练自己的数据（使用现有模型）
CaptainHailong的博客
05-23 8251
1.准备数据 本文采用sort_1000数据集，共有10类，每类100张图片，图片大小为384x256, 附下载链接： 链接：http://pan.baidu.com/s/1miPulsO 密码：gt8g 整理数据，取每类的前80张为训练集，后20张作为验证集，准备trainLabel.txt与testLabel.txt,形式如下 300.jpg 4 301.jpg 4
深度学习（十二）：Matconvnet小试牛刀与提特征
我爱智能
10-28 3万+
该节简单介绍一下如何使用Matconvnet的现有的模型进行图像分类实验以及提取图像对应层的特征。先来看看如何用训练好的imagenet网络模型进行图像的预测，英文版的官网教程就在这里：http://www.vlfeat.org/matconvnet/quick/检测图像分类之前，首先需要训练好的模型，官网也提供了各式各样的网络模型，下载如下：http://www.vlfeat.org/matcon
全卷积网络（FCN）与图像分割
热门推荐
05-14 16万+
与传统用CNN进行图像分割的方法相比，FCN有两大明显的优点：一是可以接受任意大小的输入图像，而不用要求所有的训练图像和测试图像具有同样的尺寸。二是更加高效，因为避免了由于使用像素块而带来的重复存储和计算卷积的问题。
MatConvNet卷积神经网络（一）
翟云鹏的博客
09-05 5262
概述： MatConvNet是一个用MATLAB实现卷积神经网络（CNN），用于计算机视觉应用的MATLAB工具箱。 MatConvNet 主页 开始： MatConvNet工具箱可以从官网手动下载解压安装，也可以直接从MATLAB命令行中进行下载安装。下面介绍通过MATLAB命令行安装。 首先确定电脑上已经安装了C++编译器（Visual Studio 20XX） 在MA
学习MatConvNet之路
qq_37274615的博客
05-24 3186
       在学习MatConvNet之前，还学习了简单的CNN Toolbox--DeepLearnToolbox-master。学习了Matlab基础知识，然后查资料运行这个matalab工具箱中CNN(卷积神经网络)的简单例子。由于工具箱里还没有minist数据集，自己后来找到，又发现还缺少文件夹util（里面包含了许多写好的函数）。这样完成了最早的最简单的一个卷积神经网络的实例。然后我又...
matconvnet
最新发布
12-31
% 创建简单三层卷积层加全连接层结构的LeNet5架构 layers = [ struct('type','conv','weights',{[] []},'filterSize',[5 5],'numChannelsOutput',20,... 'stride',1,'pad',[0 0]) struct('type','relu') struct...
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