chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢

姚小熊27 ? 來源:創(chuàng)云科技.CSDN ? 作者:創(chuàng)云科技.CSDN ? 2021-05-13 14:13 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別

機器視覺的概念中,圖像識別是指軟件具有分辨圖片中的人物、位置、物體、動作以及筆跡的能力。計算機可以應用機器視覺技巧,結合人工智能以及攝像機來進行圖像識別。

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡的構建方式,一個相對簡單的改變就可以讓較大的圖像變得更好處理。改變的結果就是我們所見到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNNs,ConvNets)。

神經(jīng)網(wǎng)絡的廣適性是他們的優(yōu)點之一,但是在處理圖像時,這個優(yōu)點就變成了負擔。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對此專門進行了折衷:如果一個網(wǎng)絡專為處理圖像而設計,有些廣適性需要為更可行的解決方案做出讓步。

對于任意圖像,像素之間的距離與其相似性有很強的關系,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的設計正是利用了這一特點。這意味著,對于給定圖像,兩個距離較近的像素相比于距離較遠的像素更為相似。然而,在普通的神經(jīng)網(wǎng)絡中,每個像素都和一個神經(jīng)元相連。在這種情況下,附加的計算負荷使得網(wǎng)絡不夠精確。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過消除大量類似的不重要的連接解決了這個問題。技術上來講,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過對神經(jīng)元之間的連接根據(jù)相似性進行過濾,使圖像處理在計算層面可控。對于給定層,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡不是把每個輸入與每個神經(jīng)元相連,而是專門限制了連接,這樣任意神經(jīng)元只能接受來自前一層的一小部分的輸入(例如3*3或5*5)。因此,每個神經(jīng)元只需要負責處理一張圖像的一個特定部分。(順便提一下,這基本就是人腦的獨立皮質(zhì)神經(jīng)元工作的方式。每個神經(jīng)元只對完整視野的一小部分進行響應)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是在Hub等人對貓的視覺皮層中細胞的研究基礎上,通過擬生物大腦皮層構而特殊設計的含有多隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。卷積層、池化層、激活函數(shù)是卷積神經(jīng)網(wǎng)路的要組部分。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過局部感受野、權重共享和降采樣3種策略,降低了網(wǎng)絡模型的復雜度,同時對于平移、旋轉、尺度縮放等形式的變有度的不變性。因此被廣泛應用于圖像分類、目標識別、語音識別等領域一般情況下,常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、卷積層、激活層、池化層、全連接層和最后的輸出層構成。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡采用原始圖像作為輸入, 可以有效的從大量樣本中學習到相應地特征, 避免了復雜的特征提取過程。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN) 可以直接對二維圖像進行處理, 因此, 在圖像處理方面得到了廣泛的應用, 并取得了較多的研究成果。該網(wǎng)絡通過簡單的非線性模型從原始圖像中提取出更加抽象的特征,并且在整個過程中只需少量的人工參與。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有局部感知和參數(shù)共享兩個特點,局部感知即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提出每個神經(jīng)元不需要感知圖像中的全部像素,只對圖像的局部像素進行感知,然后在更高層將這些局部的信息進行合并,從而得到圖像的全部表征信息。不同層的神經(jīng)單元采用局部連接的方式,即每一層的神經(jīng)單元只與前一層部分神經(jīng)單元相連。每個神經(jīng)單元只響應感受野內(nèi)的區(qū)域,完全不關心感受野之外的區(qū)域。這樣的局部連接模式保證了學習到的卷積核對輸入的空間局部模式具有最強的響應。權值共享網(wǎng)絡結構使之更類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡,降低了網(wǎng)絡模型的復雜度,減少了權值的數(shù)量。這種網(wǎng)絡結構對平移、比例縮放、傾斜或者共他形式的變形具有高度不變性。而且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡采用原始圖像作為輸入,可以有效的從大量樣本中學習到相應地特征,避免了復雜的特征提取過程。

責任編輯:YYX

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的比較

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在多個方面存在顯著差異,以下是對兩者的比較: 一、結構特點 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 : BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層的前饋
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?673次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別中的應用

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別中發(fā)揮著重要作用,其多層結構使得網(wǎng)絡能夠?qū)W習到復雜的特征表達,適用于處理非線性問題。以下是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡圖像識別中應
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:12 ?680次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學習的基礎知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1203次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>架構方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)工具與框架

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡因其在圖像和視頻處理任務中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學習技術的快速發(fā)展,多種實現(xiàn)工具和框架應運而生,為研究人員和開發(fā)者提供了強大的支持。 TensorFlow 概述
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:20 ?672次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)調(diào)整方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡因其在處理具有空間層次結構的數(shù)據(jù)時的卓越性能而受到青睞。然而,CNN的成功很大程度上依賴于其參數(shù)的合理設置。參數(shù)調(diào)整是一個復雜的過程,涉及到多個超參數(shù)的選擇和優(yōu)化。 網(wǎng)絡架構參數(shù)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:10 ?1209次閱讀

    使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像分類的步驟

    使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)進行圖像分類是一個涉及多個步驟的過程。 1. 問題定義 確定目標 :明確你想要分類的圖像類型,例如貓和狗、不同的植物種類等。 數(shù)據(jù)需求 :確定需要多少數(shù)據(jù)以及
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:01 ?849次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在自然語言處理中的應用

    自然語言處理是人工智能領域的一個重要分支,它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。隨著深度學習技術的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNNs)作為一種強大的模型,在圖像識別和語音處理等領域取得了顯著成果
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:58 ?807次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的比較

    在深度學習領域,神經(jīng)網(wǎng)絡模型被廣泛應用于各種任務,如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡是兩種常
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1878次閱讀

    深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型

    深度學習近年來在多個領域取得了顯著的進展,尤其是在圖像識別、語音識別和自然語言處理等方面。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為深度學習的一個分支,因其在圖像處理
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:52 ?846次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理與算法

    ),是深度學習的代表算法之一。 一、基本原理 卷積運算 卷積運算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的核心,用于提取圖像中的局部特征。 定義
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:47 ?1785次閱讀

    基于差分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的低照度車牌圖像增強網(wǎng)絡

    車牌識別作為現(xiàn)代化智能交通系統(tǒng)中重要的環(huán)節(jié),對提升路網(wǎng)效率以及緩解城市交通壓力等問題具有重要的社會意義,然而弱光照車牌圖像識別仍然具有重大的挑戰(zhàn)。構建了一個基于差分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的弱光照
    的頭像 發(fā)表于 11-11 10:29 ?795次閱讀
    基于差分<b class='flag-5'>卷積</b><b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>的低照度車牌<b class='flag-5'>圖像</b>增強<b class='flag-5'>網(wǎng)絡</b>

    關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,這些概念你厘清了么~

    這個小型網(wǎng)絡,用于描述網(wǎng)絡的方程中也具有32個偏置和32個權重。 CIFAR神經(jīng)網(wǎng)絡是一種廣泛用于圖像識別的CNN。它主要由兩種類型的層組成:卷積
    發(fā)表于 10-24 13:56

    【飛凌嵌入式OK3576-C開發(fā)板體驗】RKNN神經(jīng)網(wǎng)絡-車牌識別

    LPRNet基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡設計,通過輕量級的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)車牌識別。它采用端到端的訓練方式,不依賴字符分割,能夠直接處理整張車牌圖像,并
    發(fā)表于 10-10 16:40

    SD NAND芯片的測評與使用 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)字識別

    目錄 前言: 簡介: 對照: 測試: 使用: 照片存儲: 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)字識別: ———————————————— 前言: 感謝深圳雷龍公司寄送的樣品,其中包括兩張2代的4gbit
    的頭像 發(fā)表于 07-24 18:08 ?1799次閱讀

    FPGA在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用

    隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Network, DNN)作為其核心算法之一,在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著成果。然而,傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡
    的頭像 發(fā)表于 07-24 10:42 ?1207次閱讀