课程四(Convolutional Neural Networks)，第三 周（Object detection） —— 1.Practice questions：Detection algorithms

Learning Goals Understand multiple foundational papers of convolutional neural networks Analyze the dimensionality reduction of a volume in a very deep network Understand and Implement a Residual network Build a deep neural network using Keras Implem

Residual Networks Welcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very deep convolutional networks, using Residual Networks (ResNets). In theory, very deep networks can represent very complex functions; but in practice, the

Learning Goals Understand the convolution operation Understand the pooling operation Remember the vocabulary used in convolutional neural network (padding, stride, filter, ...) Build a convolutional neural network for image multi-class classification

Learning Goals: Understand the challenges of Object Localization, Object Detection and Landmark Finding Understand and implement non-max suppression Understand and implement intersection over union Understand how we label a dataset for an object dete

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张"薄饼",其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法 网络结构 学习算法 二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络 三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程 五:总结 本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢

一.文献名字和作者 Convolutional Neural Networks at Constrained Time Cost,CVPR 2015 二.阅读时间 2015年6月30日 三.文献的目的 作者希望在保持计算复杂度的前提下,通过修改模型深度和卷积模板的参数来提高CNN的准确率.作者通过大量的实验来找到网络结构中不同的参数的重要性,并在ImageNet2012数据集上面取得有竞争力的效果. 四.文献的贡献点 作者的贡献主要在于通过各种对比实验来说明不同的参数对于准确率的影响.理论方面的

Linear Classification 在上一讲里,我们介绍了图像分类问题以及一个简单的分类模型K-NN模型,我们已经知道K-NN的模型有几个严重的缺陷,第一就是要保存训练集里的所有样本,这个比较消耗存储空间:第二就是要遍历所有的训练样本,这种逐一比较的方式比较耗时而低效. 现在,我们要介绍一种更加强大的图像分类模型,这个模型会很自然地引申出神经网络和Convolutional Neural Networks(CNN),这个模型有两个重要的组成部分,一个是score function,将原始

Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 前面做了如此漫长的铺垫,如今终于来到了课程的重点. Convolutional Neural Networks. 简称CNN,与之前介绍的一般的神经网络相似,CNN相同是由能够学习的权值与偏移量构成.每个神经元接收一些输入.做点积运算加上偏移量,然后选择性的通过一些非线性函数.整个网络终于还是表示成一个可导的loss function,网络的起始端是输入图像.网络的终端是每一类的预測值,通过一个ful