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卷积网络的分析与设计

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整个网络结构分为两部分:整个卷积部分和反卷积部分 。卷积神经网络原理卷积神经网络它是前馈神经网络、语义分割等 ， 可用于图像分类的卷积Neural网络的基本结构，1.定义卷积Neural网络(卷积神经网络，整体卷积部分借用了一些经典的CNN 网络(如AlexNet、VGG、GoogLeNet等，)，并将最后一个全连接图层改为卷积，提取特征，形成热点图；anti-卷积 part是对小尺寸的热点图进行采样，得到原始尺寸的语义分割图像 。

1、全 卷积 网络《Fullyconvolutionnetworksforsemanticsegmentation...paper link卷积网络可以自动学习图像的不同特征，在一个浅层(小感受野)学习图像的局部特征；在更深层(大感受野)，我们学习图像的抽象特征(对大小/位置/方向等因素敏感度低，所以具有一定的鲁棒性) 。在传统的基于CNN的图像分割中，为了对一个像素进行分类，需要将该像素周围的一个图像块作为CNN的输入 ， 用于网络的训练和预测，代价很大:一是存储成本高；二是计算效率低(重复像素多)；第三，图像块限制了感受野的大小 。

为了得到原图像的分辨率 ， 对卷积 feature的最后一层进行上采样，通过逆卷积(反卷积)得到与原图像大小相同的热图图像，在每个位置输出像素点对应的类别概率(本文VOC数据集中有21个分类) 。FCN移除分类网络的最后一个图层，并将全连接图层更改为all 卷积图层 。

2、 卷积神经 网络(CNN七月初七情人节，牛郎织女相会 ， 终于学会了CNN(来自CS231n)，感触良多，赶紧写下来，别忘了 。最后 ， 祝你情人节快乐 。言归正传！CNN共有卷积 layer (CONV)，ReLU layer(雷鲁)，Pooling layer (FC(全连接)) 。下面是每一层的详细说明 。卷积，尤其是卷积，需要一个滤镜来遍历整个图像 。我们假设有一张原始图像A，大小为32*32*3，滤镜大小为5*5*3，用W表示 ， 滤镜中的数据是CNN的部分参数，所以使用滤镜W 。

3、图像分割:全 卷积神经 网络(FCN图像分割作为计算机视觉的三大任务(图像分类、目标检测和图像分割)之一，近年来取得了很大的进展 。这项技术也广泛应用于无人驾驶领域，比如识别可通行区域和车道线 。Full卷积网络(全对流网络，FCN)是由UCBerkeley的JonathanLong等人在2015年的文章《全对流网络进行语义分割》中提出的一个图像语义分割的框架 。

整个网络结构分为两部分:整个卷积部分和反卷积部分 。整个卷积部分借用了一些经典的CNN 网络(如AlexNet，VGG，GoogLeNet等)，并将最后一个全连接图层改为卷积，提取特征，形成热点图；anti-卷积 part是对小尺寸的热点图进行采样，得到原始尺寸的语义分割图像 。网络的输入可以是任意大小的彩色图像；输出与输入大小相同，通道数为:n(目标类别数) 1(背景) 。

4、论文笔记- 卷积神经 网络中的感受野 receptivefield或fieldofview是卷积nerve网络中的一个基本概念 。与全连通层中每一个输出值都与所有输入特征值相关不同的是，卷积层的一个输出值只与一部分输入特征值相关 。与输出特征值相关的输入特征值部分是其感受野 。对于中心的本征值，对输出的影响会更大 。根据实验结果，接收场中的影响分布为高斯分布 。

我们想从数学上描述一个接收场中每个输入像素对前一个单元层网络输出的影响，研究这种影响在输出单元的接收场中是如何分布的 。为了简化符号，我们只考虑每层一个通道，但对于输入输出较多的卷积 layer，我们很容易得到相似的结果通道 。假设每层上的像素用(I，j)索引，其中心位于(0 ， 0) 。该层的第(I，j)个像素为 ， 其中它是网络的输入，也是第n层的输出 。

5、 卷积神经 网络原理卷积neural网络是一种前馈神经网络 ， 受生物自然视觉认知机制的启发 。现在，CNN已经成为许多科学领域，尤其是模式分类领域的研究热点之一 。原图可以直接输入 ， 所以应用广泛 。它可以应用于图像分类、目标识别、目标检测、语义分割等 。卷积neural网络的基本结构可以用于图像分类 。1.定义卷积 neural 。

卷积Neural网络它具有表征学习的能力，能够根据输入信息的层次结构，以平移不变的方式对其进行分类 ， 因此又称为“平移不变人工神经网络(shift invariant classification) 。
6、 卷积神经 网络【卷积网络的分析与设计】一般由卷积 layers、汇聚层和全连接层组成，采用反向传播算法(back propagation，look again)卷积Neural网络它具有三个结构特征:局部连接、权重共享和子采样滤波器filter 卷积 kernel局部卷积kernel实际上是一个通过将局部连接乘以特征来度量两个序列之间相关性的函数互相关和卷积的区别在于卷积内核只翻转，所以互相关也可以调用卷积使用卷积内核进行特征提取 。

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