一、引子————边界检测 我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8： 图片中的数字代表该位置的像素值，我们知道，像素值越大，颜色越亮...
直白介绍卷积神经网络
什么是卷积神经网络，它为何重要？ 卷积神经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络的一种，它在图像识别和分类等领域已被证明非常有效。 卷积神经网络除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外...
关于global average pooling理解和介绍
Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中，后来又很多工作延续使用了GAP，实验证明：Global Average Pooling确实可以提高...
卷积神经网络入门
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的...
CNN 感受野计算公式
0. Calculating Receptive Field of CNN CNN特征图的两种可视化方法 感受野指的是一个特定的 CNN 特征（特征图上的某个点）在输入空间所受影响的区域。一个感受野可...
CNN中pooling层的作用
1、pooling是在卷积网络（CNN）中一般在卷积层（conv）之后使用的特征提取层，使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。一方面防止无用参数增加时间复杂度，一方面...
卷积神经网络科普
卷积神经网络(Convolutional Neueal Networks,简称CNN)可以说是神经网路模型中的"网红"网络框架，在计算机视觉方面贡献很大。卷积神经网络中的核心基础，涉及卷积层、池化层、...
卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。1. 卷积层 常见的卷积操作如下： ...
Global Average Pooling全局平均池化的一点理解
Traditional Pooling Methods 要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。 众所周知CNN网络中常...
一文读懂卷积神经网络(CNN)
先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总...