CNN处理图像的一点总结

最新推荐文章于 2025-06-16 16:23:11 发布
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结合寒老师的课，对CNN近几年的发展进行总结，主要分两部分进行，1.cnn基础模型的改进。2.图像处理框架的改进

1.基础模型改进。

针对CNN模型的主要难点其实分为两个方面，（1）深度网络，难以训练，使用随机梯度下降法在将误差往前传的过程中可能就变成0了，（2）网络初始值难以确定，没有一个合适的初始值，想要训练好一个网络几乎是不可能的。对于第一个问题，除了一些大团队大量的计算外，就是对RELU函数的优化，由此出现的Leaky ReLU，Maxout等

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【图像去噪】论文精读：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising（DnCNN）
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 4055
论文题目：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising —— 除了高斯去噪器:深度CNN残差学习图像去噪TIP 2017！基于深度学习的图像去噪开山之作！DnCNN！由于其良好的去噪性能，图像去噪的判别模型学习最近引起了相当大的关注。在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络 (DnCNN) 的构建来向前迈出了一步，以将非常深的架构、学习算法和正则化方法的进展纳入图像去噪。
【深度学习】CV_基于CNN的图像分类模型_代码逐行注释解析
ColinCooper的博客
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基于CNN的图像分类模型，典型训练策略和网络模型。
深入浅出：图像处理中的卷积神经网络（CNN）
neo0317的博客
04-24 5004
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图像处理之卷积：CNN CNN卷积操作 本质上就是一种DNN，不过它相对于DNN来说，参数量更少，在同样算力下，取得的效果更好。 先说一下 AI的图像到底在做什么？ 对于任何一个图像 我们都可以把它 分为RGB 三个颜色组成的 根据 加色模式 任何一个颜色 都可以由RGB(红绿蓝)混合而成 而如果我们把每个颜色 的程度 划为0~255 (255,14,15)就可以构成一个向量 ...
卷积神经网络（CNN）图像识别基础教程
最新发布
牛奶夹心巧克力
06-16 1151
卷积神经网络 (CNN) I：图像识别基础 - 核心思想（局部连接、权值共享）、卷积层、池化层、结构示例（LeNet）。学习资源： CNN可视化（如CNN Explainer），经典论文（LeNet）。
【深度学习笔记】深度学习用于图片的分类和检测总结
1983的专栏
12-04 8021
前言： 主要总结一下自己最近看文章和代码的心得。 1. CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。目前的大部分CNN都是用来做分类比较多。 2. CNN用于检测：主要的方法有两种，细分一下有三种， 第一种最为简单和暴力的，
CNN——用来处理图像问题
qq_43597036的博客
06-26 1915
   解决图像分类问题，假设图像是固定大小的，并且是一个Tensor（张量：超过二维的矩阵），我们考虑将这个Tensor变为一个多维向量作为网络的输入，同时使用全连接的方式，这样的结果是参数会非常的多，从而产生过拟合的情况。    这个时候，就要根据图像的特性去对网络进行调整，人类识别物体时大多数情况是根据物体特征来判断的，根据这种的特点，我们可以考虑让一个神经元来处理一个特定的部分（Receptive field），但是这个特定部分可以被多个神经元处理。    程序处理问题，一般都是规规矩矩的，按照某种特
CNN卷积网络图像前处理
weixin_42849849的博客
08-03 375
CNN卷积网络图像前处理 说明 PreprocessBase: 抽象基类，子类需要实现operator(),实现图像前处理运算 CHWFP32Preprocess: 一个实现用例 test_preprocess.cpp : 测试代码(来源ResNet50) 源码 PreprocessBase Preprocess.h#pragma once #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string> #include <stdint.h
自然语言处理前馈网络（MLP、CNN）
nonosaysyes的博客
06-29 1227
介绍两种前馈神经网络:多层感知器和卷积神经网络。多层感知器在结构上将多个感知器分组在一个单层，并将多个层叠加在一起。我们稍后将介绍多层感知器，并在“示例:利用MLP实现通过姓氏预测国籍”中展示它们在多层分类中的应用。积神经网络，在处理数字信号时深受窗口滤波器的启发。通过这种窗口特性，卷积神经网络能够在输入中学习局部化模式，这不仅使其成为计算机视觉的主轴，而且是检测单词和句子等序列数据中的子结构的理想候选。我们在“卷积神经网络”中概述了卷积神经网络，并在“示例:使用实现通过姓氏预测国籍”中演示了它们的使用。
cnn灰度图片处理代码
03-12
嗯，用户想找关于使用CNN处理灰度图像的代码示例。首先，我需要回忆一下之前学过的CNN相关知识，以及相关的代码结构。根据引用[2]和[4]，灰度图像在输入时通常通道数为1，而彩色是3。所以，在构建CNN模型时，输入层...
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基于CNN的图片颜色处理.pdf 基于CNN的图片颜色处理基于CNN的图片颜色处理
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卷积神经网络 (CNN) 是一种专门处理图像数据的前馈神经网络。它通过在图像上滑动各种卷积核，提取出图像的局部特征层层叠加最后得到复杂的图形特征。CNN 是深度学习中视觉相关任务的基石，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。
PyTorch深度学习中卷积神经网络（CNN）的讲解及图像处理实战（超详细 附源码）
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【深度学习】CNN应用于图像分类的建模全流程
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图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。
图像分类CNN经典网络（四）CNN总结
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探索卷积神经网络（CNN）：深度学习中的图像处理利器
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CNN与计算机视觉（一） 图片预处理
qq_29566629的博客
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1.零均值化(数据归一化的一种形式)：将输入的图像减去数据集中的红色、绿色和蓝色三个颜色通道的平均值。 2.patch Preprocessing：在训练过程中，随机从原始图像中提取MxN大小特征图像。 3.过采样：在测试时，对输入图像的五个区域(四个角+中心区域)进行裁剪并且对剪裁之后的特征图像进行水平翻转，总共会得到10张特征图像。 ...
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