先定义几个参数
N = ( W + 2*P - F ) / S + 1
输入图片的大小为N * N
之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的来与TensorFlow做对比。CaffeKeras安装官方安装文档:https://github.com/IraAI/caff…
反卷积（转置卷积、空洞卷积（微步卷积））近几年用得较多，本篇博客主要是介绍一下反卷积，尤其是怎么计算反卷积（选择反卷积的相关参数）图1空洞卷积（微步卷积）的例子，其中下面的图是输入，上面的图是输出，显然这是一个upsampling的过程，我…
1.传统边缘检测实行卷积操作，传统图像边缘检测一般使用卷积操作。方法为：使用f*f大小的过滤器与输入相乘并累加，通过在输入数据上滑动操作，实现卷积过程。可水平检测也可垂直检测，过滤器参数需要手工设定，检测能力有限。2.卷积神经网络分为：卷积…
计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向。计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论…
关于这个和以前弄的图片远处放大有许多相同的地方，比如图片预加载、有限容器显示无限大图片。大小计算：内外两个比例。//容器比例和图片比例vardr=dw/dh,ir=iw/ih;if(dr>ir){ih=dh;iw=ih*ir;}els…
整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取，Re-ID等学习过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/…
参考july7月CNN的卷积核是单层的还是多层的？一般来说，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图，存储输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体，训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度…
卷积这个东东是“信号与系统”中论述系统对输入信号的响应而提出的。因为是对模拟信号论述的，所以常常带有繁琐的算术推倒，很简单的问题的本质常常就被一大堆公式淹没了，那么卷积究竟物理意义怎么样呢？卷积表示为y(n)=x(n)*h(n)使用离散数列…
