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3D卷积神经网络
首先，我们先参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络回忆一下2D卷积。 3D卷积如上图所示，3D卷积输入多了深度C这个维度，输入是高度H*宽度W*深度C的三维矩阵。 视频分类 虽然视频本质上是连续帧的二维图像，但是如果将一段视频切片当做一个整体，将其数据升级到三维，三维卷积神经网络在视频方面应用最广泛的就是进行视频分类。 与二维神经网络相同，三维神经网络也包括输入层，卷积层，池化层，全连接层，损失函数层等网络层。 光流(optical flow)： 通过时序上相邻帧计算像素移动的方向和速度。 input—>H1： 神经网络的输入为7张大小为60*40的连续帧(每帧都是单通道灰度图)，7张帧通过事先设定硬核(hardwired kernels，一种编码方式，注意不是3D卷积核)获得5种不同特征 它的网络的深度要更深一些，相比于与时间卷积层共用的空间卷积层，意味着可以学习更加抽象的视觉特征。
3.8K40编辑于 2022-05-06 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
3. 经典卷积网络之GooleInceptionNet
Inception Module中，通常1_1卷积的比例（输出通道数）最高，而3,5尺寸的卷积核稍低，而在整个网络中，有多个叠加的Inception Module，我们希望后面的Model可以捕捉到更高阶的抽象特征 Inception Net是一个大家族，包括从2014-2016的四篇文章，Inception V2借鉴了VGGnet，用两个3-3的卷积来代替5-5的卷积，还提出了BN方法（Batch-Normalization ）,BN是一种非常有用的正则化方法，可以让大型卷积网络的训练速度加速，同时收敛后的分类准确率也可提高，BN层用于神经网络的某层时，会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化，使输出规范化到N(0,1 Inception V3则主要进行了两方面的改造： 将卷积拆分成两个一维卷积。 分支中使用分支 Inception V3相比V3主要是结合了微软的RESnet。等写到RESnet的时候再说，这里要实现的是V3。 Inception V3的tensorflow实现。
97620发布于 2018-09-04 - 来自专栏全栈程序员必看
卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解
BN层，这里进行验证： 定义三个模型： 定义模型1 ： 一层卷积层和一层BN层网络 import numpy as np import math import torch import torch.nn m.running_mean.data.normal_(0, 1) m.running_var.data.uniform_(1, 2) 定义模型2 ： 一个卷积层网络 def forward(self, x): x = self.conv1(x) return x 定义模型3 ： 一层卷积网络，和模型2卷积核数相同，但Bias不为零 class 卷积原理如图 模型2有8个卷积核，每个kernel尺度为（3,3,3）对应待卷积特征图（C,H,W）,因为pad=1，stride=1，卷积之后输出特征图尺度为（1,8,64,64），首先对输出进行填充 合并Conv和BN层 在开头图中详细说明了如何合并卷积和BN层，这里把模型1的两层合并为一层，也就是模型3.
2.1K21编辑于 2022-11-07 - 来自专栏机器视觉CV
卷积神经网络之 - Inception-v3
regularization (激进的正则化) 注：一般认为 Inception-v2 (BN 技术的使用) 和 Inception-v3 (分解卷积技术) 网络是一样的，只是配置上不同，那么就暂且本文所述的是 分解卷积 分解卷积的主要目的是为了减少参数量，分解卷积的方法有：大卷积分解成小卷积；分解为非对称卷积； 大卷积分解成小卷积 使用 2 个 3×3 卷积代替一个 5×5 卷积，可以减少 28% 的参数量， 另外分解后多使用了一个激活函数（卷积层后面跟着激活函数，以前只有一个 5×5 卷积，也就只有一个激活函数，现在有 2 个 3×3 卷积，也就有了 2 个激活函数），增加了非线性表达的能力，（VGGNet 分解为非对称卷积 用 1 个 1×3 卷积和 1 个 3×1 卷积替换 3×3 卷积，这样可以减少 33% 的参数量 ? 具体结构如下：简称为 Module B ? Inception-v3 Architecture 该网络有 42 层，计算量比 GoogLeNet 高 2.5 倍，但是比 VGGNet 更高效，具体网络参数如下： ?
7.9K31发布于 2020-07-23 - 来自专栏全栈程序员必看
深度卷积网络_卷积神经网络输出大小
前言 在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。 对于前两个数据集，其输入图片大小为 32 × 32 32×32 32×32 ，所使用的DenseNet在进入第一个DenseBlock之前，首先进行进行一次3×3卷积（stride=1），卷积核数为16 注意，在DenseNet中，所有的3×3卷积均采用padding=1的方式以保证特征图大小维持不变。 对于普通的 L = 40 , k = 12 L=40,k=12 L=40,k=12网络，除去第一个卷积层、2个Transition中卷积层以及最后的Linear层，共剩余36层，均分到三个DenseBlock （卷积核数为 2 k 2k 2k ），然后是一个stride=2的3×3 MaxPooling层，后面才进入DenseBlock。
85910编辑于 2022-11-10 - 来自专栏智能算法
3 个经典的卷积神经网络案例分析
在此请读者注意，此处的分析比较并不是不同网络模型精度的“较量”，而是希望读者体会卷积神经网络自始至今的发展脉络和趋势。 这样会更有利于对卷积神经网络的理解，进而举一反三，提高解决真实问题的能力。 这些训练技巧不仅保证了模型性能，更重要的是为后续深度卷积神经网络的构建提供了范本。实际上，此后的卷积神经网络大体都遵循这一网络构建的基本思路。 同时，网络卷积层的通道数 (channel) 也从 3 → 64 → 128 → 256 → 512 逐渐增加。 VGG-16 网络架构及参数 ? ? ? ? (多层全连接层和非线性函数的组合)替代了先前卷积网络中简单的线性卷积层，如下图所示。 图3 NIN 网络模型整体结构 此示例中的 NIN 堆叠了三个多层感知机卷积层模块和一个全局汇合操作层作为分类层 ---- 作者：魏秀参，南京大学 LAMDA 研究所博士，主要研究领域为计算机视觉和机器学习
1.6K20发布于 2019-07-12 - 来自专栏企鹅号快讯
用keras搭建3D卷积神经网络
资源： 3D卷积神经网络相关博客：http://blog.csdn.net/lengxiaomo123/article/details/68926778 keras文档关于3D卷积层的介绍：http:/ /keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/#conv3d 3D卷积层可以理解为对有一系列时序性的图片进行卷积的操作，也即 2D是在平面上卷积，3D层添加了时序作为另一维度实现了空间上的卷积，从而能够对具有时序性的一组图片进行卷积操作，网络结构例子如下图： 官方文档介绍conv3D层输入如下： 可以看出一般的conv2D的输入是长 网络搭建：（源代码来源于github：） 这里采用的也是序贯模型，只搭建了一层conv3D，然后进行最大池化，Dropout、平展、全连接、输出。 数据处理： 根据之前的介绍我们是要将一组具有时序性的图片作为网络的输入的，也就是序列*图片长*图片宽*通道数（3或者1），数据部分有三个类，每类准备了10个视频。
3.2K70发布于 2018-02-11 - 来自专栏NowlNowl_AI
深度学习第3天：CNN卷积神经网络
介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理和识别具有网格结构的数据，如图像和视频。 )) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) 先导入Keras中的库，接着构建神经网络 ，Conv2D构建了一个卷积层，有32个滤波器，每个滤波器的大小是（3，3），MaxPooling2D代表使用最大池化层，池化层大小为（2，2） 直观感受卷积的作用 在这一部分我们通过可视化来直观感受一下卷积神经网络的作用 # 构建一个简单的卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=( 224, 224, 3), padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) 我们这里就构建一层卷积层，池化层，正常任务中应该多一点，我们先仅了解卷积的作用
56810编辑于 2024-01-18 - 来自专栏人工智能头条
3 个经典的卷积神经网络案例分析
在此请读者注意，此处的分析比较并不是不同网络模型精度的“较量”，而是希望读者体会卷积神经网络自始至今的发展脉络和趋势。 这样会更有利于对卷积神经网络的理解，进而举一反三，提高解决真实问题的能力。 这些训练技巧不仅保证了模型性能，更重要的是为后续深度卷积神经网络的构建提供了范本。实际上，此后的卷积神经网络大体都遵循这一网络构建的基本思路。 同时，网络卷积层的通道数 (channel) 也从 3 → 64 → 128 → 256 → 512 逐渐增加。 VGG-16 网络架构及参数 ? ? ? ? (多层全连接层和非线性函数的组合)替代了先前卷积网络中简单的线性卷积层，如下图所示。 图3 NIN 网络模型整体结构 此示例中的 NIN 堆叠了三个多层感知机卷积层模块和一个全局汇合操作层作为分类层 ---- 作者：魏秀参，南京大学 LAMDA 研究所博士，主要研究领域为计算机视觉和机器学习
1.4K10发布于 2018-12-26 - 来自专栏人工智能
卷积神经网络之卷积操作
深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（CNN）就是深度学习的一个代表性算法。 那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢？ 卷积这一概念来源于物理领域，但在图像领域又有所不同。 二维图像上的卷积操作 上图中，Input为一个二维的3*4的图像（当然实际图像不会这么小，例如ImageNet上面的图像是224*224的），而Kernel称为卷积核，也就是上面提到的滑动窗口，此处是一个 Output表示卷积操作之后的结果，这个窗口经过从上到下从左到右的滑动之后，得到了6个加权平均结果，构成了一个2*3的二维数组。 上面的例子是黑白图像的例子，那么彩色图像如何进行卷积呢？ 3D卷积图示 单张图片的输入是一个二维数组，而视频的输入就是一串二维数组，这些二维数组就组成了一个三维立方体，而相应的卷积核也扩展为三维，这样，可以自然地将卷积操作扩展到三维。
1.6K70发布于 2018-01-16 - 来自专栏GiantPandaCV
3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升
我们提出了非对称卷积块(ACB)作为CNN的构造块，它使用一维非对称卷积核来增强方形卷积核，我们用ACBs代替标准的方形卷积核来构造一个非堆成卷积网络ACNet，该网络可以训练到更高的精度。 Jin等人应用结构约束使二维卷积可分离，在获得相当精度的条件下时间加速了2倍。另一方面，非堆成卷积也被广泛的用来做网络结构设计，例如Inception-v3中，7*7卷积被1*7卷积和7*1卷积代替。 在给定的体系结构下，我们通过简单地将每个3x3卷积层替换为ACB来构建ACNet，该ACB模块包含三个并行层，内核大小分别为3x3，1x3，和3x1。 论文在训练过程中通过随机丢弃网络中3*3卷积核的骨架权重和边角权重，所谓骨架权重和边角权重的定义如Figure6所示，骨架权重就是和中间位置直接相连的4个位置加上自身，剩下的就是边角部分了。 我们通过使用ACB替换成熟体系结构中的方形核卷积层来构建非对称卷积网络（ACNet），并在训练后将其转换为原始网络结构。
1.3K30发布于 2019-12-09 - 来自专栏Java架构师必看
卷积神经网络图解_卷积神经网络分类
今天说一说卷积神经网络图解_卷积神经网络分类,希望能够帮助大家进步!!! 文章目录 卷积层 卷积的优点——参数共享和稀疏连接 池化层——无需学习参数 卷积神经网络案例 梯度下降 经典的神经网络 残差网络 1x1卷积 (Network in Network and 1x1 Convolutions 也就是说，如果你用一个3×3的过滤器检测垂直边缘，那么图片的左上角区域，以及旁边的各个区域（左边矩阵中蓝色方框标记的部分）都可以使用这个3×3的过滤器。 网络或Inception层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型，或者确定是否需要创建卷积层或池化层。 以绿色方块为例，假设你剪切出这块区域（编号1），传递给卷积网络，第一层的激活值就是这块区域（编号2），最大池化后的下一层的激活值是这块区域（编号3），这块区域对应着后面几层输出的右上角方块（编号4，5，
1.1K10编辑于 2022-09-23 - 来自专栏全栈程序员必看
全卷积网络fcn详解_全卷积神经网络原理
上图是语义分割所采用的全卷积网络(FCN)的结构示意图 全卷积网络 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。 假设一个卷积神经网络的输入是227x227x3的图像，一系列的卷积层和下采样层将图像数据变为尺寸为7x7x512的激活数据体, AlexNet的处理方式为使用了两个尺寸为4096的全连接层，最后一个有1000 ]的数组，那么，384×384的大图片直接经过同样的卷积层和下采样层之后会得到[12x12x512]的数组, 然后再经过上面由3个全连接层转化得到的3个卷积层，最终得到[6x6x1000]的输出((12 , 提取卷积层（3个蓝色层）的输出来作为预测21个类别的特征 图中虚线内是反卷积层的运算, 反卷积层（3个橙色层）可以把输入数据尺寸放大。 使用跳级结构提升精确性 第二次反卷积步长为16，这个网络称为FCN-16s 升采样分为三次完成（橙色×3）, 进一步融合了第3个pooling层的预测结果 第三次反卷积步长为8，记为FCN-8s
4.1K50编辑于 2022-11-02 - 来自专栏AI科技评论
3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升
我们提出了非对称卷积块(ACB)作为CNN的构造块，它使用一维非对称卷积核来增强方形卷积核，我们用ACBs代替标准的方形卷积核来构造一个非堆成卷积网络ACNet，该网络可以训练到更高的精度。 Jin等人应用结构约束使二维卷积可分离，在获得相当精度的条件下时间加速了2倍。另一方面，非堆成卷积也被广泛的用来做网络结构设计，例如Inception-v3中，7*7卷积被1*7卷积和7*1卷积代替。 在给定的体系结构下，我们通过简单地将每个3x3卷积层替换为ACB来构建ACNet，该ACB模块包含三个并行层，内核大小分别为3x3，1x3，和3x1。 论文在训练过程中通过随机丢弃网络中3*3卷积核的骨架权重和边角权重，所谓骨架权重和边角权重的定义如Figure6所示，骨架权重就是和中间位置直接相连的4个位置加上自身，剩下的就是边角部分了。 我们通过使用ACB替换成熟体系结构中的方形核卷积层来构建非对称卷积网络（ACNet），并在训练后将其转换为原始网络结构。
1.5K30发布于 2019-11-28 - 来自专栏AI算法与图像处理
3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升
我们提出了非对称卷积块(ACB)作为CNN的构造块，它使用一维非对称卷积核来增强方形卷积核，我们用ACBs代替标准的方形卷积核来构造一个非堆成卷积网络ACNet，该网络可以训练到更高的精度。 Jin等人应用结构约束使二维卷积可分离，在获得相当精度的条件下时间加速了2倍。另一方面，非堆成卷积也被广泛的用来做网络结构设计，例如Inception-v3中，7*7卷积被1*7卷积和7*1卷积代替。 论文在训练过程中通过随机丢弃网络中3*3卷积核的骨架权重和边角权重，所谓骨架权重和边角权重的定义如Figure6所示，骨架权重就是和中间位置直接相连的4个位置加上自身，剩下的就是边角部分了。 ? 表示第i个3x3卷积层的第j个核，L代表3x3卷积层的个数，max和abs代表逐像素的求最大值和取绝对值操作，所以平均核矩阵可以计算为： ? 其中， ? 我们通过使用ACB替换成熟体系结构中的方形核卷积层来构建非对称卷积网络（ACNet），并在训练后将其转换为原始网络结构。
1.7K30发布于 2019-12-09 - 来自专栏互联网技术分享
卷积神经网络
虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。 目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。 这里的“深度”，在RGB中就是3，红，黄，蓝三种颜色构成的图像，在灰度图像中，就是1。 卷积 CNN中最基础的操作是卷积convolution，再精确一点，基础CNN所用的卷积是一种2-D卷积。 卷积神经网络的特点 局部连接：卷积层输出矩阵上的某个位置只与部分输入矩阵有关，而不是全部的输入矩阵。 卷积层拥有的 trainable 参数数目为 3×3×3×2+2，其中 “3×3×3” 表示 filter 的尺寸， “×2” 表示 filter 的深度/个数，“+2” 表示 2 个 filter
1.1K30发布于 2021-05-13 - 来自专栏播放刘德华的歌
卷积神经网络
我们必须对所有3个内核执行此操作，这将产生3个中间结果。 image.png 然后，执行元素和，包含所有3个中间结果以及网络已获悉的偏差。 通过一些简单的数学运算，我们可以推断出在第一个卷积层中应用了3 x 10 = 30个唯一的内核，每个内核的大小为3x3。 卷积神经网络-卷积的计算原理 然后，执行元素和，包含所有3个中间结果以及网络已获悉的偏差。 此后，生成的二维张量将是在第一卷积层中最顶层神经元的上方界面上可见的激活图。 通过一些简单的数学运算，我们可以推断出在第一个卷积层中应用了3 x 10 = 30个唯一的内核，每个内核的大小为3x3。 例如，如上面的卷积层示例中所述，Tiny VGG对其卷积层使用步幅1，这意味着在输入的3x3窗口上执行点积以产生输出值，然后将其移至每进行一次后续操作，就增加一个像素。
1.4K83发布于 2020-07-18 卷积神经网络
卷积神经网络的结构 卷积神经网络（CNN）主要由输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。典型结构为： 输入层（INPUT）：接收原始图像数据（如RGB图像为3通道）。 卷积神经网络的计算 输出特征图尺寸的计算公式为： [ N = \frac{W - F + 2P}{S} + 1 ] 参数说明： ( W )：输入尺寸（如256x256）。 AlexNet实例详解 AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层，使用PyTorch实现： self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d( 3, stride=2) # 输出27x27x96 ) 逐层分析： 卷积层1：输入227x227x3，输出55x55x96（经ReLU和池化后为27x27x96）。 问题2：卷积核参数简化 nn.Conv2d(3, 6, 5)中5表示5x5的方形卷积核。若需非方形核，需显式指定（如(5, 3)）。
50410编辑于 2025-12-18- 来自专栏wOw的Android小站
Charpter 9:卷积网络
卷积网络convolutional network,也叫做卷积神经网络convolutional neural network CNN 专门用来处理类似网格结构数据的神经网络. 比如 时间序列,轴上的一维网格 图像数据,二维像素网格 我们把至少在网络中一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络 称为 卷积网络 卷积 convolution CNN中用到的卷积和其他领域的定义并不完全一致 图中稀疏连接,图中输出单元$g_{3}$只受到$h_{2},h_{3},h_{4}$的影响,它们称为$g_{3}$的接受域receptive field也叫做感受野 处于卷积更深层网络层的单元,它们的感受野比浅层的更大 当然,把卷积神经网络当作一个具有无限强先验的全连接网络来实现会导致极大的计算浪费。但把卷积神经网络想成具有无限强先验的全连接网络可以帮助我们更好地洞察卷积神经网络是如何工作的。 因为卷积网络通常使用多通道的卷积,所以即使使用了核翻转,也不一定保证网络的线性运算是可交换的。
1.1K10发布于 2018-09-18 - 来自专栏毛利学Python
卷积神经网络
卷积神经网络 卷积是指将卷积核应用到某个张量的所有点上，通过将 卷积核在输入的张量上滑动而生成经过滤波处理的张量。 介绍的目标识别与分类，就是在前面问题的基础 上进行扩展，实现对于图像等分类和识别。 实现对图像的高准确率识别离不开一种叫做卷积神经网络的深度学习 技术 卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，但它能处理的任务并 不局限于图像，其实语音识别也是可以使用卷积神经网络。 简单来说，卷积层是用来对输入层进行卷积，提取更高层次的特征。 ? 在这里插入图片描述 卷积层 三个参数 ksize 卷积核的大小 strides 卷积核移动的跨度 padding 边缘填充 对于图像：使用layers.Conv2D() 具体参数 layers.Conv2D 全连通层 这个层就是一个常规的神经网络，它的作用是对经过多次卷积层和多次池化层所得出来的高级特征进行全连接（全连接就是常规神经网络的性质），算出最后的预测值。
94920发布于 2020-02-25
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