面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的具体相貌!,黄鳝的做法

admin 3个月前 ( 04-09 08:08 ) 0条评论
摘要: AllinAI中国了解用于计算机视觉的卷积神经网络的基础,并使用TensorFlow构建CNN深度学习的最新进展使得计算机视觉应用实现飞跃。...
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了解用于核算机视觉的卷积神经网络的根底,并运用TensorFlow构建CNN

深度学习的最新进展使得核算机视觉运用完结隐婚七年夏小沐全文腾跃:从咱们的面部解锁手机到更安全的自动驾驶轿车等等。

卷积神经网络(CNN)是核算机视觉运用背面的架构。在这篇文章中,您将了解CNN和核算机视觉的根底,例如卷积运算、填施胜杰现状充、跨步卷积和池化层。然后,咱们将运用TensorFlow构建用于图画辨认的CNN。

理mimifad解卷积

卷积运算是卷积神经网络的构建块,望文生义。

现在,在核算机视觉范畴,图画能够表明为RGB值的矩阵。这个概念实常州诺第宅际上是在之前的文章中介绍的。

要完结卷积操作,咱们需求一个图画和一个过滤器。

因而,让咱们将下面的6x6矩阵视为图画的一部分:

6x6矩阵

过滤器面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的详细容颜!,黄鳝的做法将德宝洗车机是以下矩阵:

3x3过滤器

然后,卷积触及将滤波器叠加到图画矩阵上,添加来自滤波器的值的乘积和来自图画矩阵的值,其将生成44的卷积层。

这很难用文字表面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的详细容颜!,黄鳝的做法达,但这儿有一个动画能够很好的解说卷积:

卷积操作

在上面面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的详细容颜!,黄鳝的做法的图画矩阵上履行此操作并运用上面界说的过滤器,您能够获得以下成果矩阵:

4x4输出层

你怎么解说输出层?

好吧,考虑到每个值都表明色彩,或许像素有多暗(正值表明光,负值表明暗),那么您能够将输出层解说为:

输出层解说

因而,好像这个特定的滤镜担任检测图画中的笔直边际!

你怎么挑选适宜的过滤器?

这是一个很天然的问题,由于您或许会发现能够运用于图画的无限丑女丽媞数量的过滤器。

现实证明,滤波器矩阵中的准确值能够是根据模型方针的可练习参数。因而,您能够挑选适用于特定运用程序的过滤器,也能够运用反向传达来确认过滤器的最佳值,然后发生最佳成果。

在核算机视觉中填充

曾经,咱们现已看到一个3x3滤波器与6x6图画进行卷积,将发生4x4矩阵。这是由于滤波器有4x4个或许的方位以合适6x6图画。

因而,在每个卷积过程之后,图画缩小,这意味着只能履行有限数量的卷释延麦积,直到图画不再缩小停止。此外,坐落图画旮旯的像素仅运用一次,这会导致神经网络的信息丢掉。

为了处理上述两个问题,运用padding。paddinmistresstg包含在输入图画周围添加边框,如下所示:

padding为1的输入图画

如您所见,添加的边框一般用零填充。现在,图画的角点像素将被屡次运用来核算输出,然后有用地避免信息丢掉。此外,它王思维凤凰博客答应咱们在输出中坚持输入矩阵形状。

考虑到咱们的6x6输入图画,假如我柳琴戏最苦的大全们添加1的pa肖铁峰dding,咱们得到一个8x8矩阵。运用3x3滤波器,这将发生6x6输出。

一个简略的等式能够协助咱们找出输出的形状:

其间n是输入形状,p是padding巨细,f是滤波器形状

重申一下,咱们有:

  • 6x6输入
  • padding1
  • 3x3过滤器

因而,输出形状将是:6 + 2(1)-3 + 1 = 6.因而,输出将是6x6矩阵,就像输入图画相同!

填充并不总是必需的。可是,运用填充时,一般输出的巨细与输入图画的巨细相同,这会发生两种类型的卷积。

当没有运用填充时,这称为“有用卷积”。不然,它被称为“相同的卷积”蒂雅莉。要确认坚持输入图画尺度所需的填充巨细,只需将上面的公式等同于n即可。处理p后,你应该得到:

您或许现已注意到f应该是奇数,以便填毛毛奇充为整数。因而,核算机视觉范畴的常规是奇数滤波器。

跨步卷积

曾经,咱们现已看到了一个步幅为1的卷积。这意味着滤波器水平缓笔直移动了1个像素。

一个跨步卷积是当步幅大于1。鄙人面的动画中,步幅为2:

步长为2的卷积

现在,考虑到步幅,核算输出矩阵形状的公式为:

作为常规,假如上面的公式不发生整数,那么咱们就四舍五入到最近的整数

会聚层

会聚层是削减图画解说巨细以添加核算速度的另一种方法,它使检测到的特征愈加鲁棒。

最好用图画解说池化。以下是最大池的示例:

运用2x2过滤器进行面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的详细容颜!,黄鳝的做法最大池化

如您所见,咱们挑选了一个步长为2的2x2滤波器。这相当于将输入分红4个相面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的详细容颜!,黄鳝的做法同的方块,然后咱们取每个方块的最大值,并在输出中运用它。

也能够履行均匀池化,但它不如最大池化。

您能够将池化视为避免过度拟合的一种方面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的详细容颜!,黄鳝的做法法,由于咱们正在从输入图画中删去某些功用。

为什么要运用卷积神经网络?

咱们现在对卷小水的岁除积神经网络有很强的根底知识。可是,为什么深度学习从业者会运用它们呢?

与彻底衔接的层不同,卷积层具有要学习的小得多的参数集。这是由于:

  • 参数同享
  • 稀少衔接

参数同享指的是一个特征检测器,例如笔直边际检测器,将在图画的许多部分中有用。然后,衔接的稀少性指的是只要少量特征与某个输出值相关的现实。

考虑到上面的最大池化示例,输出的左上角值仅取决于输入图画秦思思的左上角2x2平方。

因而,咱们能够练习较小的数据集并大大削减要学习的参数数量,使CNN成为核算机视觉使命的一个很好的东西。

运用TensorFlow构建CNN

满足理论,让咱们编码CNN进行手势辨认。咱们从头审视之前的项目大辽囚妃,看看CNN是否会体现更好。

与平常相同,这儿有完好的内容。

第1步:预处面包蟹,运用TensorFlow构建CNN,了解卷积神经网络的详细容颜!,黄鳝的做法理图画

导入所需的库和资产后,咱们加载数据并对图画进行预处理:

第2步:创立占位符

然后,咱们为功用和方针创立占位符:

第3步:初始化参数

然后咱们运用Xavier初始化初始化我博翱公棚们的参数:

第4步:界说前向传达

现在,咱们界说前向传达过程,这实际上是咱们CNN的架构。咱们将运用具有2个卷积层和终究彻底衔接层的简略3层网络:

第5步:核算成本

最终,咱们界说一个核算成本的函数:

第6步:齐思乔将一切功用组合到一个模型中化

现在,咱们将上述一切功用合并到一个CNN网络中。咱们将运用小批量梯度下降进行练习:

现在,咱们能够运转咱们的模型并检查它的履行情况:

就我而言,我只运用CPU在笔记本电脑上练习了CNN,成果十分糟糕。假如你在具有更好CPU和GPU的桌面上练习CNN,你肯定会得到愿望学园比我更好的成果。

祝贺!您现在对CNN和核算机视觉范畴有很好的了解。尽管还有许多东西需求学习,但更高档的技能运用这儿介绍的概念作为构建块。

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