算法该如何分辨这只狗可能属于哪个品种？当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类，但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力，也没有时间去训练自己的神经网络。但是，全世界的各个研究团队（例如牛津，谷歌，微软）都拥有足够的计算能力，时间和金钱，而且以前可能已经解决过一些类似的问题。我们该如何利用他们已经完成的工作呢？现在来让我们了解一个重要的概念——转移学习。
通过联合预测服装属性 (clothing attributes) 和关键点(landmarks) 来学习服装特征. 再利用估计的关键点位置来池化(pool/gate) 学习的特征. 以迭代的方式进行.
选自hackevolve 作者：Saideep Talari 机器之心编译 参与：乾树、思源 在我们使用 CNN 进行图片分类时，模型到底关注的是图像的哪个区域？Grad-CAM 利用卷积网络最后一个特征图的信息，并加权对应的梯度而构建模型分类的热力图，通过该热力图，我们可以清楚地了解哪一块区域对于类别是最重要的。 你在训练神经网络进行图片分类时，有没有想过网络是否就是像人类感知信息一样去理解图像？这个问题很难回答，因为多数情况下深度神经网络都被视作黑箱。我们喂给它输入数据进而得到输出。整个流程如果出现问题
深度学习系列（五）分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+)
很多人想入门做深度学习，但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”，paper，包括很多深度学习框架官方给出的案例，给人的感觉真的是从入门到放弃。写教程的作者有很多都是技术大神，但写出的东西真的是把原本简简单单的理论说得晦涩难懂，模凌两可。比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图：
卷积神经网络的基本结构由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）以及激活函数（Activation Function）组成。
VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能。
上一篇文章我们介绍了下VGG这一个经典的深度学习模型,今天便让我们通过使用VGG开源的VGG16模型去复现一下该论文. 话不多说,直接上代码: 一:了解结构 上述文件便是我们复现VGG时候的所有文件,
上一篇文章我们介绍了下VGG这一个经典的深度学习模型,今天便让我们通过使用VGG开源的VGG16模型去复现一下该论文.
2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络，并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络，该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet（我们之后会介绍）。
1 导读 本文详细讲解了 RoIPooling 、RoIAlign 和 RoIWarp ，用非常的图来帮助理解，相信通过本文阅读能让你对这三者有更加深刻的理解 如果对你有所帮助请点个在看、点或分享，鼓励一下小编
这节课介绍了几个常见的卷积神经网络的架构，从结构上学习神经网络的构成，包括 AlexNet，LeNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，这些网络都是在之前的 ImageNet 挑战中获得过第一名网络结构，值得我们好好学习一下。现在很多的神经网络框架里都集成了这些框架，但是建议还是手动实现一下哈
https://github.com/Apoorvajasti/Distracted-Driver-Detection
提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法(Fast R-CNN)。Fast R-CNN建立在以前工作的基础上，使用深度卷积网络有效地分类目标建议。与之前的工作相比，Fast R-CNN在提高训练和测试速度的同时，也提高了检测精度。Fast R-CNN训练了非常深的VGG16网络，速度比R-CNN快9倍，测试时速度213被，在PASCAL VOC 2012上实现了更高的mAP。与SPPnet相比，Fast R-CNN训练VGG16快三倍，测试速度快10倍，精度更高。
DeepLab 后面接了一个全连接条件随机场 (Fully-Connected Conditional Random Fields) 对分割边界进行 refine label map。CRF 经常用于 pixel-wise 的 label 预测。把像素的 label 作为随机变量，像素与像素间的关系作为边，即构成了一个条件随机场且能够获得全局观测时，CRF 便可以对这些 label 进行建模。全局观测通常就是输入图像。
同时，我截取Caffe中的deeplabv1中的prototxt的网络结构可视化图：
Richer Convolutional Features for Edge Detection CVPR2017 Caffe：https://github.com/yun-liu/rcf
我们知道之前学的RCNN系列需要选取候选框和分类回归两步操作，称为Two-Stage类算法。今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)，该算法属于One-Stage类算法范畴。首先我们先看一下One-Stage和Two-Stage类算法到底有哪些区别。
刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络：
刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络： 本文思路： 一、我认为
本文介绍了使用深度卷积神经网络进行语义图像分割和区域提议的综述，分析了当前最新的方法、模型和实验结果，并提出了未来的研究方向和挑战。
人工智能和深度学习很火，对应的职位其薪水和前景都很不错。很多人想转行从事这方面的研究，大部分都是靠自学相关的知识来进行入门和提升。网络上有很多资源可以用来学习深度学习相关的内容。但不幸的是，大多数资源在建立模型时候很少解释为什么这样构造会取得较好的效果，其根本原因在于目前深度学习相关的理论类似于一个黑匣子，暂时无法解释得清楚，只能通过实验来证明。此外，随着相关的深入研究，会出现一些新的发现，进而解释之前无法解释的内容。 深度学习相关的知识更新的特别快，需要时常关注相关的进展。本文将讨论深度学习中的一种常用技术——Dropout，通过阅读此文，你将清楚为什么Dropout在卷积神经网络模型中不再受到欢迎。
当您听到“以图搜图”时，是否首先想到了百度、Google 等搜索引擎的以图搜图功能呢？事实上，您完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统：自己建立图片库；自己选择一张图片到库中进行搜索，并得到与其相似的若干图片。 Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似性检索引擎，旨在助力分析日益庞大的非结构化数据，挖掘其背后蕴含的巨大价值。为了让 Milvus 能够应用于相似图片检索的场景，我们基于 Milvus 和图片特征提取模型 VGG 设计了一个以图搜图系统。 正文分为数据准备、系统概览、 VGG 模型、API 介绍、镜像构建、系统部署、界面展示七个部分。数据准备章节介绍以图搜图系统的数据支持情况。系统概览章节展示系统的整体架构。 VGG 模型章节介绍了 VGG 的结构、特点、块结构以及权重参数。 API 介绍章节介绍系统的五个基础功能 API 的工作原理。镜像构建章节介绍如何通过源代码构建客户端和服务器端的 docker 镜像。系统部署章节展示如何三步搭建系统。界面展示章节会展示系统的搜索界面。
图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与计算机视觉中的其他领域很相似，自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割，语义分割才有了重大突破。
卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络，其经历了不断的优化发展，性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标分类、目标分割、目标识别等。相比于传统的神经网络需要将一定的特征信息作为输入，卷积神经网络可以直接将原始图像或经过预处理之后的图像作为网络模型的输入，一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（Local Receptive Fields）、共享权值(Shared Weights）、池化（Pooling)。 （1）局部感受野。对于全连接式的神经网络，图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，造成大量的计算量，而卷积神经网络则是把每一个卷积核的点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数量。 （2）共享权值。在卷积神经网络的卷积层中，神经元对应的权值是相同的，由于权值相同，因此可以减少训练的参数量。 （3）池化。类似于人的视觉观察物体原理，关注点由大到小，首先输入图像往往都比较大，在卷积过程中通过不断提取特征，并且经过池化操作来对图像进行缩小，同时提取低阶和高阶的抽象特征信息。 卷机的原理和各种卷积的变种在之前的文章里提过。（深度学习系列（一）常见的卷积类型）
文末GitHub链接提供了生成以下图片所需的数据集和源代码。本文的所有内容都可以在具有1G内存GPU的笔记本电脑上复现。
前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元： 1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描，每次滑动1格（步长为1），
VGG 由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）开发。包含两个版本：VGG16 和 VGG19，分别有16个层级和19个层级。本文只介绍 VGG16 。根据 arxiv.org 上公布的论文，VGG 的卷积核大小为 (3, 3)，最大池化层核大小 (2, 2)，隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。如果我们能知道模型各层的输入输出 shape 及层叠顺序，就能使用 Keras 自己搭建一个 VGG 。幸运的是，我们不需要从晦涩难懂的论文中提炼出模型的这些参数细节，Keras 可以直接给到我们这个模型全部细节。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
在上一篇文章中介绍了VGG网络结构，VGG在2014年ImageNet 中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩，而同年分类任务的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构，之所以叫“GoogLeNet”，是为了向“LeNet”致敬，有兴趣的同学可以看下原文Going Deeper with Convolutions。
图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。
该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。
导读：论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题，该方法将定位与分类分开成两个独立的网络，然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练，整体效果达到SOTA，论文化繁为简，值得学习。
当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。模型专注于正确的特征比模型的准确性更重要。
一般来说，图像经过小小的平移和变形之后，人类还是信任CNN能够把它们泛化，识别出里面的物体。
原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片，同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化。该研究尝试用转移学习来解决这些问题，使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构，使用少量的MRI图像来重新训练全连接层。采用图像熵选择最翔实的切片训练，通过对OASIS MRI数据集的实验，他们发现，在训练规模比现有技术小近10倍的情况下，他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当，甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过机器学习自动分析MRI图像来实现。从头开始训练一个网络需要大量的资源并且可能结果还不够好，这时候可以选择使用微调一个深度网络来进行转移学习而不是重新训练的方法可能会更好。该研究使用VGG16和Inception两个流行的CNN架构来进行转移学习。结果表明，尽管架构是在不同的领域进行的训练，但是当智能地选择训练数据时，预训练权值对AD诊断仍然具有很好的泛化能力 由于研究的目标是在小训练集上测试转移学习的鲁棒性，因此仅仅随机选择训练数据可能无法为其提供表示MRI足够结构变化的数据集。所以，他们选择通过图像熵提供最大信息量的训练数据。结果表明，通过智能训练选择和转移学习，可以达到与从无到有以最小参数优化训练深层网络相当甚至更好的性能 方法 CNN的核心是从输入图像中抽取特征的卷积层，卷积层中的每个节点与空间连接的神经元的小子集相连，为了减少计算的复杂性，一个最大池化层会紧随着卷积层，多对卷积层和池化层之后会跟着一个全连接层，全连接层学习由卷积层抽取出来的特征的非线性关系，最后是一个soft-max层，它将输出归一化到期望的水准 因为小的数据集可能会使损失函数陷入local minima，该研究使用转移性学习的方法来尽量规避这种情况，即使用大量相同或不同领域的数据来初始化网络，仅使用训练数据来重新训练最后的全连接层 研究中使用两个流行的架构： VGG16
本文介绍了图像风格迁移的简史，从早期的风格迁移方法到Fast Style Transfer和Neural Style，以及最近的图像生成和图像编辑技术。
临近中国的春节，Google 团队也不休假，趁着中国人每年一度大迁徙，他们在 arXiv 放出了 DeepLabv3+，在语义分割领域取得新的 state-of-the-art 水平。那今天就开始好好说说这一系列的操作，有兴趣的您，我们一起去进行深入学习讨论！ 今天先讲讲DeepLab v1的那些知识。 原文地址：Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs 收录：ICLR 2015 (In
训练CNN网络，以从所有检测部位中选取最具描述属性的人体部分；并结合整体人体作为归一化的姿态深度表示.
(呕血制作啊！)前几天刚好做了个图像语义分割的汇报，把最近看的论文和一些想法讲了一下。所以今天就把它总结成文章啦，方便大家一起讨论讨论。本文只是展示了一些比较经典和自己觉得比较不错的结构，毕竟这方面还是有挺多的结构方法了。
卷积神经网络CNN Convolutional Neural Networks是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。
知擎者是一个商标大数据智能应用平台，以商标数据为核心，结合企业大数据、法律大数据、营销大数据等，提供基础业务处理、商标预警监测、案件智能挖掘、数据情报分析等服务，为知产服务者提效赋能。知擎者不断协助知产服务者改变传统业务处理模式，创建智慧服务新体系，拓展更多业务机会，以达到知产服务者快速盈利和品牌建设的目标。
论文: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization
这是重新构建了的Unet语义分割网络，主要是文件框架上的构建，还有代码的实现，和之前的语义分割网络相比，更加完整也更清晰一些。建议还是学习这个版本的Unet。
这篇论文是拿到了CVPR2015 best paper候选的，在图像分割领域是一篇开山力作。
卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题：
这里的弱监督信息为image-level的类别信息，即没有像素级的语义分割标签，而仅有图像级的类别标签，即知道每张图里有哪些类别。
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