目标检测——卷积神经网路基础知识

最新推荐文章于 2024-05-02 04:00:52 发布
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版权

目标检测——卷积神经网路基础知识

卷积神经网络

LeCun的LeNet（1998）网络结构

在这里插入图片描述

卷积神经网络发展历史

在这里插入图片描述

卷积神经网络可以做什么

① 图像分类
② 图像分割
③ 图像描述
④ 图像风格迁移（把其他风格应用到本图像中）

全连接层

介绍

全连接层
全连接层有很多神经元共同链接
三个激励x1 x2 x3 然后把激励乘以对应权重w1 w2 w3 然后求和，加上偏置，最后加上激励函数得到最终输出
公式：y=f（x1w1+x2w2+x3w3-1）

BP神经网络

在这里插入图片描述
BP神经网络包括两部分：信号的向前传播和误差的反向传播

  • 反向传播过程：经过前向传播后会得到输出结果，把这个结果和真实值进行对比，会有一个误差，我们通过计算上一层每个节点的偏导数就可以计算每个节点的误差梯度，我们把误差应用到误差梯度上，就得到了反向传播的过程

通过BP神经网络做车牌数字识别

输入层的处理与介绍

1、拿到照片，首先把他灰度化，每个像素就只剩下一个分量，然后进行二值化处理，会的到一个黑白图像
在这里插入图片描述
2、用5行3列的滑动窗口在黑白图像进行滑动，滑动的同时统计这个滑动窗口对应白色像素占整个窗口的比例
在滑动带最右端发现只剩下两列的时候（不是3列）可以进行padding（补0，补上一列0）处理，把52变成53，也可以进行提前预知，在最后一次滑动时，改为52的滑动窗口
通过这个方法遍历整个图像，会得到一个55的矩阵
在这里插入图片描述
3、把55的矩阵，按行展开拼接成一个行向量（125），这个行向量就是输入神经网络的输入层

输出层的处理与介绍

1、有了输入层后看输出层
one-hot编码（独热编码）对标签进行编码的常用方式
的热编码的作用：每行代码都有唯一的编码方式，不会重复
one-hot

训练

有了输入和输出之后，就可以对神经网络进行训练了。
在实际训练过程中，可以将输入层的输入节点数设为25，将输出层的输出节点数设为10，中间的隐藏层按实际情况进行设置

卷积层

卷积层的基础内容

卷积层是卷积神经网路中独特的网络结构

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