）：直接进行像素级别端到端（end-to-end）的语义分割，基于深度卷积神经网络模型（CNN）实现。...（3）条件随机场（Conditional random field，CRF） 2、十分钟看懂图像语义分割技术 前面同1，池化， 深度神经网络：输入层、中间层、输出层 2.1卷积神经网络算法（Convolutional...图像输入，卷积核 全连接层：一维向量 CNN 的输入是图像，输出是一个结果，或者说是一个值，一个概率值 2.2 FCN 即 全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks）...CNN 网络中的后三层，都是一维的向量，计算方式不再采用卷积，所以丢失了二维信息，而 FCN 网络中，将这三层全部转化为 1*1 的卷积核所对应等同向量长度的多通道卷积层，使后三层也全部采用卷积计算，整个模型中...上下采样均需要 每一个卷积层，都包含了 [卷积 + 池化] 处理，这就是传说中的 “下采样”：图像的像素信息变小了 反卷积”，对第 5 层进行反卷积，可以将图像扩充至原来的大小， 称为 “上采样” 2.3Dilated
更进一步，我们有下面的公式： 图片 其中， 图片 分别为输入/输出图像的长宽， 图片 分别为卷积核长宽 通道数 通道数(channel) 非常简单，对于单通道和多通道，你可以理解为灰度图像和彩色...将一个 3×33\times33×3 的卷积核不断在原始图像上平移（步幅为 1，填充为 1），将卷积核与被卷积图像的对应位置相乘并相加，最终可以得到卷积之后的特征图。卷积核在这里作为权重表来使用。...另一方面，可以通过设置多个卷积核，从而获得多个特征图，对于同一幅被卷积图片，获得不同角度的特征，从而加强卷积神经网络的特征提取能力。...正向传播与反向传播 正向传播 正向传播就是按照从输入层到输出层的顺序，由输入层开始，经过卷积层，池化层等一直到输出层得到结果 图片 的过程。...具体来说： 参数共享 对于使用全连接的普通神经网络来说，如图 6 所示特征图上的每个像素与输入图像的每个像素全部相关，对于一幅 图片 大小的图像，生成一幅 图片 大小的特征图，需要 图片
当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍，那么十有八九就会涉及到卷积神经网络。它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络领域的主力。它们已经学会对图像进行分类，在某些情况下甚至超过了人类。...为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有"X"还是"O"？ ? 这个例子足够说明CNN背后的原理，同时它足够简单，能够避免陷入不必要的细节。...在CNN中，我们称之为卷积层(convolution layer)，这样你可能很快就会想到后面肯定还有其他的layer。没错，后面会提到。我们可以将卷积层看成下面这个样子： ?...池化可以将一幅大的图像缩小，同时又保留其中的重要信息。池化背后的数学顶多也就是小学二年级水平。它就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。...通常情况下，池化都是2*2大小，比如对于max-pooling来说，就是取输入图像中2*2大小的块中的最大值，作为结果的像素值，相当于将原始图像缩小了4倍。
从提取图像特征的演进角度，物体检测的发展大致经历了三个阶段，第一个阶段是基本的图像元素作为图像描述的阶段；第二个阶段是特征描述子的阶段；第三个阶段是将卷积神经网络作为特征和框架的阶段。...● Hyper Feature 生成：给定一幅二维图像，首先利用卷积神经网络计算整幅图像在不同层次的特征。为了将不同层次的特征结合起来，需要将不同层次的特征进行归一化。...该框架结合了跨层连接的思想，同时利用卷积神经网络的多层输出最终的检测结果，可以进一步解决多尺度目标的定位问题。...如图2所示，给定一幅输入图像，首先计算该图像在卷积神经网络的特征；然后利用逆向连接构造不同尺度、不同层次的特征；之后利用不同层次的特征检测不同尺度的物体。...给定一幅图像，物体检测模型需要一方面判断该图像中是否包含我们感兴趣的物体。如果包含，进一步返回这些物体所在的位置。为了给物体检测模型物体定位的能力，滑动窗口技术成为主流的、标准的解决方案。
下图为卷积神经网络流程图：（这里看不懂没关系） 为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有"X"还是"O"？...我们可以将卷积层看成下面这个样子： 因此可想而知，CNN其实做的操作也没什么复杂的。但是尽管我们能够以这一点篇幅就描述了CNN的工作，其内部的加法，乘法和除法操作的次数其实会增加地很快。...池化可以将一幅大的图像缩小，同时又保留其中的重要信息。池化背后的数学顶多也就是小学二年级水平。它就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。...通常情况下，池化都是22大小，比如对于max-pooling来说，就是取输入图像中22大小的块中的最大值，作为结果的像素值，相当于将原始图像缩小了4倍。...这一整个过程，从前到后，被称作“向前传播”。 得到一组输出，然后通过反向传播来不断纠正错误，进行学习。 以上为卷积神经网络的基本算法思想。
假设输入的是一幅像素为1K*1K的图像，隐含层有1M个节点，光这一层就有10^12个权重需要训练，这不仅容易过拟合，而且极容易陷入局部最优。...另外，图像中有固有的局部模式（比如轮廓、边界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。...假设我们需要识别一幅彩色图像，这幅图像具有四个通道 ARGB （透明度和红绿蓝，对应了四幅相同大小的图像），假设卷积核大小为 3∗3 共使用100个卷积核w1到w100（从直觉来看，每个卷积核应该学习到不同的结构特征...用w1在ARGB图像上进行卷积操作，可以得到隐含层的第一幅图像；这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角 3∗3 区域内像素的加权求和，以此类推。...我们注意到，对于图像，如果没有卷积操作，学习的参数量是灾难级的。CNN之所以用于图像识别，正是由于CNN模型限制了参数的个数并挖掘了局部结构的这个特点。
另外，图像中有固有的局部模式（比如轮廓、边界，人的眼睛、鼻子、嘴等）可以利用，显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。...假设图3中m-1=1是输入层，我们需要识别一幅彩色图像，这幅图像具有四个通道ARGB（透明度和红绿蓝，对应了四幅相同大小的图像），假设卷积核大小为100*100，共使用100个卷积核w1到w100(从直觉来看...用w1在ARGB图像上进行卷积操作，可以得到隐含层的第一幅图像;这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角100*100区域内像素的加权求和，以此类推。...图4 一个典型的卷积神经网络结构 注意到最后一层实际上是一个全连接层，在这个例子里，我们注意到输入层到隐含层的参数瞬间降低到了100*100*100=10^6个！...不知题主是否发现，RNN可以看成一个在时间上传递的神经网络，它的深度是时间的长度!正如我们上面所说，“梯度消失”现象又要出现了，只不过这次发生在时间轴上。
另外，图像中有固有的局部模式(比如轮廓、边界，人的眼睛、鼻子、嘴等)可以利用，显然应该将图像处理中的概念和神经网络技术相结合。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。...假设图3中m-1=1是输入层，我们需要识别一幅彩色图像，这幅图像具有四个通道ARGB(透明度和红绿蓝，对应了四幅相同大小的图像)，假设卷积核大小为100*100，共使用100个卷积核w1到w100(从直觉来看...用w1在ARGB图像上进行卷积操作，可以得到隐含层的第一幅图像;这幅隐含层图像左上角第一个像素是四幅输入图像左上角100*100区域内像素的加权求和，以此类推。...图4一个典型的卷积神经网络结构 注意到最后一层实际上是一个全连接层，在这个例子里，我们注意到输入层到隐含层的参数瞬间降低到了100*100*100=10^6个!...不知题主是否发现，RNN可以看成一个在时间上传递的神经网络，它的深度是时间的长度!正如我们上面所说，“梯度消失”现象又要出现了，只不过这次发生在时间轴上。
译者 | zhwhong 当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍，那么十有八九就会涉及到卷积神经网络。它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络领域的主力。...为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有"X"还是"O"？ 这个例子足够说明CNN背后的原理，同时它足够简单，能够避免陷入不必要的细节。...我们可以将卷积层看成下面这个样子： 因此可想而知，CNN其实做的操作也没什么复杂的。但是尽管我们能够以这一点篇幅就描述了CNN的工作，其内部的加法，乘法和除法操作的次数其实会增加地很快。...池化可以将一幅大的图像缩小，同时又保留其中的重要信息。池化背后的数学顶多也就是小学二年级水 平。它就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。...通常情况下，池化都是2*2大小，比如对于max-pooling来说，就是取输入图像中2*2大小的块中的最大值，作为结果的像素值，相当于将原始图像缩小了4倍。
优化网络质量的生物学原理 基于赫布原理和多尺度处理。 赫布原理：突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加。...图(a)是传统的多通道卷积操作，图(b)是GoogLeNet中使用的Inception模块，两者的区别在于： Inception使用了多个不同尺寸的卷积核，还添加了池化，然后将卷积和池化结果串联在一起。...我们希望网络在高层可以抽象出图像全局的特征，那么应该在网络的高层增加卷积核的大小或者增加池化区域的大小，GoogLeNet将这种操作放到了最后的池化过程，前面的Inception模块中卷积核大小都是固定的...采样时，样本尺寸缩放从8%到100%，宽高比随机选取3/4或4/3（多尺度） 6. 将图像作光度扭曲，也就是随机更改图像的对比度，亮度和颜色。这样可以增加网络对这些属性的不变性。 7....通过MultiBox和SelectiveSearch方法得到一系列的候选框，将这些候选框输入到GoogLeNet神经网络中进行分类，得到最终的结果。 检测分类的性能： 1.单个模型性能： ? 2.
摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNet lsvprc -2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。...ImageNet由可变分辨率的图像组成，而我们的系统需要一个恒定的输入维数。因此，我们将图像降采样到256×256的固定分辨率。...5、减少过拟合我们的神经网络结构有6000万个参数。尽管ILSVRC的1000个类使得每个训练示例对从图像到标签的映射施加10位的约束，但是如果不进行大量的过拟合，学习这么多参数是不够的。...图4显示了来自测试集的5幅图像，以及来自训练集的6幅图像，根据这个度量，这6幅图像与每幅图像最相似。注意，在像素级别，检索到的训练图像在L2中通常与第一列中的查询图像不太接近。...到2015年，更好的硬件、更多的隐藏层以及一系列技术进步将深度卷积神经网络的错误率进一步降低了三倍，使其现在在静态图像上的性能与人类相当接近。
卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度...在传统的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12，由于多，基本没法训练。...2.3 多卷积核 上面所述只有100个参数时，表明只有1个100*100的卷积核，显然，特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，可以学习32种特征。...在有多个卷积核时，如下图所示： 上图右，不同颜色表明不同的卷积核。每个卷积核都会将图像生成为另一幅图像。比如两个卷积核就可以将生成两幅图像，这两幅图像可以看做是一张图像的不同的通道。...论文中就是以该全连接层作为图像的表示。在全连接层，以第四层卷积和第三层max-pooling的输出作为全连接层的输入，这样可以学习到局部的和全局的特征。
它实际上是一个多模态学习问题。即输入是图像形式，输出是分类规则的自然语言形式的描述。已存在一些解决这类问题的方法，但从中我没有找到一个清晰的思路来解决该问题。...深度神经网络学习训练数据的层次化特征表示[8]。如果在Bongard图像上训练卷积神经网络，它将学习到对应于不同几何形状及其部件的特征。每个特征都可以看作是一个过滤器。...神经网络输出处理 为Bongard问题设计分类器的第一步是将所有的12幅图像通过神经网络的前向过程。在卷积神经网络中，每一层都有一组具有共享权值的滤波器，每个滤波器的响应形成一个特征映射。...有几种方法可以解决这个问题： 创建一个包括图像和Bongard问题中规则解释的多模态合成数据集，并将其用于有监督学习。...关于是否将视觉解释和口头解释看做是一样恰当的，是值得进一步探讨的。但在我看来，这似乎是可以接受的。 生成式神经网络架构也可以用于该问题，如变分自编码器(VAE)或者生成式对抗性网络(GAN)。
近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。...特别是在测试一幅新图像时，如果不考虑生成候选区域的时间，可以达到实时检测。生成候选区域的 selective search 算法处理一张图像大概需要 2s 的时间，因此成为该方法的一个瓶颈。...候选区域生成网络（Region Proposal Network, RPN）方法的原理图如上，先通过对输入图像的数层卷积得到一个特征图像，然后在特征图像上生成候选区域，做法是使用一个（3）的滑动窗口，将局部的特征图像转换成一个低维特征...该方法将输入图像分成大小的网格。...SSD 在训练时只需要一幅输入图像和该图像中出现的物体的边界框。
等价于： 卷积神经网络和多层神经网络没有太大区别，可以将图像卷积看成全连接网络的权值共享（weight sharing），同时有一些ω等于0。...（4）增加训练样本 尽管ImageNet的训练样本数量有超过120万幅图片，但相对于6亿待估计参数来说，训练图像仍然不够。 Alex等人采用了多种方法增加训练样本，包括：1. 将原图水平翻转；2....将256×256的图像随机选取224×224的片段作为输入图像。运用上面两种方法的组合可以将一幅图像变为2048幅图像。还可以对每幅图片引入一定的噪声，构成新的图像。...因为2个叠到一起的3*3卷积核，感受野（Receptive Field）是7*7,大致可以替代7*7卷积核的作用。...ResNet: （He et al, 2015） Residual net，残差网络 152层 ILSVRC’15冠军，（3.57 TOP 5 ERROR） 加入了前向输入机制，将前面层获得的特征图作为监督项输入到后面层
特别是，我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积，从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值。...3.2.4 多卷积核 上面所述只有100个参数时，表明只有1个10*10的卷积核，显然，特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，可以学习32种特征。...在有多个卷积核时，如下图所示： 上图右，不同颜色表明不同的卷积核。每个卷积核都会将图像生成为另一幅图像。...比如两个卷积核就可以将生成两幅图像，这两幅图像可以看做是一张图像的不同的通道。如下图所示，下图有个小错误，即将w1改为w0，w2改为w1即可。下文中仍以w1和w2称呼它们。...论文中就是以该全连接层作为图像的表示。在全连接层，以第四层卷积和第三层max-pooling的输出作为全连接层的输入，这样可以学习到局部的和全局的特征。
不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的神经网络的输入由一组被输入图像的像素所激活的输入神经元所定义。...决定你是否去有二个因素，这二个因素可以对应二个输入，分别用x1、x2表示。此外，这二个因素对做决策的影响程度不一样，各自的影响程度用权重w1、w2表示。...2.3 神经网络 将下图的这种单个神经元 组织在一起，便形成了神经网络。...卷积计算结果为1表示匹配，否则不匹配。 具体而言，为了确定一幅图像是包含有”X”还是”O”，相当于我们需要判断它是否含有”X”或者”O”，并且假设必须两者选其一，不是”X”就是”O”。...步长stride：决定滑动多少步可以到边缘。 c.
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