qq_40716944的博客

移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为Depthwise Separable Convolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution两部分，有效的减小了参数数量。卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。

卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据集来进行的通用结构设计，早期只以其分类精度来证明设计的优劣，后来也慢慢开始对比参数量(Params)和计算量(FLOPs)，由于ImageNet的数据量十分巨大且丰富，所以通常在该数据集上获得很好精度的网络结构泛化到其他任务性能也都不会差。但在很多特定任务中，这种通用的结构虽然效果还可

这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是推动这一切爆发的主力，在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位。【问题来了】那什么是卷积神经网络（CNN）呢？1、什么是神经网络？这里的神经网络，也指人工神经网络（Artificial..

目录摘要1 介绍2 相关工作2.1 Mobile Network2.2 注意力机制3 Coordinate Attention3.1 Revisit SE Block3.1.1 Squeeze3.1.2 Excitation3.1.3 为什么SE Block不好？3.2 Coordinate Attention Block3.2.1 Coordinate信息嵌入3.2.2 Coordinate Attention生成4. 实验4.1 消融实验.

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Apr 27 09:52:50 2018@author: Administrator"""#导入所需要的库，这里采用手写数字import numpy as npimport sklearn.preprocessing as prepimport tensorflow as tffrom tensorflow.exam...

基于深度卷积神经网络的图像去噪方法摘要：图像去噪在图像处理中仍然是一个具有挑战性的问题。作者提出了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的图像去噪方法。作者设计的不同于其他基于学习的方法：一个DCNN来实现噪声图像。因此，通过从污染图像中分离噪声图像可以实现潜在清晰图像。在训练阶段，采用梯度裁剪方案来防止梯度爆炸，并使网络能够快速收敛。实验结果表明，与现有技术的去噪方法相比，所提出的去噪方法可以实...

本文主要是实现卷积神经网络进行手写字体的识别，利用TensorFlow对卷积过程中的提取特征进行了可视化。具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Apr 26 14:37:30 2018@author: Administrator"""#导入所需要的库import numpy as npimport tensorflow as tfimpor...

今天学习tensorflow的数据流图可视化，在做练习的时发现Windows7下无法打开tensorboard，于是上网查找了大量的教程，现总结如下：1.首先编写代码生成类似于这样的events.out.tfevents.1524034253文件，如下图所示：2.打开cmd，把路径切换到events文件的上一级，我的路径是E:/python3/TensorFlow/log，如下图所示：3.切换路径...

利用多层卷积神经网络（CNN）特征的互补优势进行图像检索本文原网址为：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231216314734翻译不当之处请多多指正摘要：深度卷积神经网络已经证明了图像分类的突破精度。从CNN学到的一系列特征提取器已经用于其他计算机视觉任务。然而，CNN不同层次的特征旨在编码不同层次的信息。