原文地址:http://blog.csdn.net/maozefa/archive/2008/01/15/2044341.aspx 本来春节前不准备写BLOG文章了，可前几天有几个搞C#的朋友来信说，对文章《GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 可调节的文字阴影特效》的内容很感兴趣，但苦于对Delphi不熟悉，想请我帮忙将其改为C#版的...
其实在matlab中调用系统函数fspecial和imfilter这两个函数就能很简单的实现动感模糊，不过我可不想就这样简单的实现，所以就自己从头写了。动感模糊最复杂的就是构造卷积矩阵了，卷积矩阵由两个参数决定，模糊半径r和模糊角度theta，通过这两个参数，就能构造不同的模板矩阵，而图像卷积时则和普通的卷积没有什么区别。 构造模板矩阵，首先是通过...
四、激活函数 激活函数又称非线性映射，顾名思义，激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力（即非线性）。若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用，无法形成复杂的函数。常用的函数有sigmoid、双曲正切、线性修正单元函数等等。 使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。 比如，在神经网路的前向传播中，这两步会使...
1. 摘要 CNN 中的特征包含着不同类型的信息，它们对图像重建的贡献也不一样。然而，现在的大多数 CNN 模型却缺少对不同信息的辨别能力，因此也就限制了模型的表示容量。 另一方面，随着网络的加深，来自前面层的长期信息很容易在后面的层被削弱甚至消失，这显然不利于图像的超分辨。 作者提出了一个通道和空间特征调制（CSFM）网络，其中一系列特征调制记忆（FMM...
在之前的视频学习中，我们使用的模型被称为全连接神经网络。 全连接 NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层 × 后层 + 后层） 这只是一张28*28的黑白图片，在实际生活中，更多的则是RGB格式的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免...
1、什么是卷积：图像中不同数据窗口的数据和卷积核（一个滤波矩阵）作内积的操作叫做卷积。其计算过程又称为滤波（filter)，本质是提取图像不同频段的特征。 2、什么是卷积核：也称为滤波器filter，带着一组固定权重的神经元，通常是n*m二维的矩阵，n和m也是神经元的感受野。n*m 矩阵中存的是对感受野中数据处理的系数。一个卷积核的滤波可以用来提取特定的特...
Introduction 在空间维度上，现有video reid方法局限于把所有帧在相同分辨率下进行特征提取，造成了特征冗余，如图(a)。 在时间维度上，现有方法要么采用long-term要么采用short-term，也有一些方法同时考虑了两者，却赋予两者相同的权重来融合。但如图(b)所示，当存在遮挡情况时，需要long-term来提供更多信息，当存在快...
写一个基于tensorflow的cnn，分类fasion-MNIST数据集 这个就是fasion-mnist数据集 这张图片是CNN的一般结构 先上代码，在分析: import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np config = tf.ConfigProto() confi...
原文地址：http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 卷积神经网络的四个基本操作: 1、卷积 2、非线性处理（Relu） 3、赤化或者亚采样 4、分类（全连接层） 一、先说卷...
1 模型训练基本步骤 进入了AI领域，学习了手写字识别等几个demo后，就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后，深度学习训练过程基本大同小异，一般分为如下几个步骤 定义算法公式，也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等。 定义loss，选择优化器，来让loss最小 对数据进...