作者：Ahmed Gad 机器之心编译 参与：张倩、思源 我们常使用深度学习框架构建强大的卷积神经网络，这些框架不仅能轻松调用卷积运算，同时还以矩阵乘法的方式大大提升了并行计算效率。但仅使用 NumPy 库创建 CNN 也许是理解这种网络的更好方法，本文就使用纯 NumPy 代码构建卷积层、ReLU 层和最大池化层等。 在某些情况下，使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型，你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。 卷积神经网络（CNN
使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。
本文是继前作ACNet的又一次对网络结构重参数化的探索，我们设计了一个类似Inception的模块，以多分支的结构丰富卷积块的特征空间，各分支结构包括平均池化，多尺度卷积等。最后在推理阶段前，把多分支结构中进行重参数化，融合成一个主分支。这样能在相同的推理速度下，“白嫖”模型性能
在某些情况下，使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型，你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。
滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
下面是使用Conv2D算子完成一个图像边界检测的任务。图像左边为光亮部分，右边为黑暗部分，需要检测出光亮跟黑暗的分界处。
当Yann LeCun发表了他关于开发一种新型神经网络架构——卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)——的研究成果时，他的工作基本上没有引起注意。在2012年的ImageNet计算机视觉大赛上，来自多伦多大学的一组研究人员花了14年的时间将CNN引入公众视野。当他们从数千个类别的中对数百万张图片进行分类时，只产生了15.8%的错误。快进到现在，当前最先进的卷积神经网络实现的精度超过人类水平的性能。
卷积的计算是将卷积核放入左上角，在局部区域间做点积，然后将卷积核在Input上面依次从左向右，从上到下平移。左上角的点积操作：
大家好，六小桨第2期和大家见面啦，我是助教唐僧！就在上期，我们被杠了！居然有人质疑我们的算术不好，因为明明只有5个主桨人，哪来的六小桨……但是难道助教就不算人嘛？掩面哭泣~好吧，戏有点多了。
7.1 卷积操作 图片卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断地相乘求和的过程。 原图 Image：
在上一篇我们了解了卷积的概念，并且使用numpy实现了卷积。另一篇介绍了如何在tensorflow框架中调用API进行卷积操作。今天再介绍一个实现卷积操作的方案，使用im2col实现卷积，实际在OpenCV源码中也可以看到im2col的算法，顺便提一下opencv也可以直接部署深度学习模型，调用方法可以参考这里。
这篇文章记录一下我本科毕业设计的内容。我的课题是人脸表情识别，本来最开始按照历届学长的传统是采用MATLAB用传统的机器学习方法来实现分类的。但是鉴于我以前接触过一点点深度学习的内容，觉得用卷积神经来实现这个网络或许效果会好一点。于是我上网络上搜集了大量资料，照着做了一个基于Pytorch实现的卷积模型，加入了调用摄像头实时识别的程序。第一次接触机器视觉的东西，没有什么经验，还望指教。本次设计的参考来源于以下： 1.基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)–秋沐霖。链接:LINK 2.Pytorch基于卷积神经网络的人脸表情识别-marika。链接：LINK 3.Python神经网络编程-塔里克
一句话：im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵的一个方法，其原理是利用了行列式进行等价转换。
在这个编程练习中，我们将使用numpy实现卷积(CONV)层和池化(POOL)层。
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445
在深度学习里CNN卷积神经网络是最常见的概念，可以算AI届的hello world了。https://www.jianshu.com/p/fc9175065d87这个文章中用动图很好的解释了什么叫做卷积。 其实很早的图像处理里，使用一个滤波器扫一遍图像就类似现在深度学习里卷积的计算过程，只是AI中核是需要通过学习得到的。 本文就不从理论上详细介绍卷积了，程序员就要有程序员的亚子，所以我直接上代码介绍怎么用numpy实现卷积。
残差网络的出现允许我们训练更深层的网络，但由于其多分支的推理，使得在推理速度上不如无残差连接的直筒网络(Plain Model)。RepVGG通过重参数的思想，将三个分支融合到一个分支中。然而使用RepVGG是无法重参数化ResNet，因为重参数方法只能应用于Linear Blocks，并且ReLU操作需要放到外面。本文我们提出Reserving和Merging两个操作(RM)，在ResBlock基础上去除残差连接。相比ResNet和RepVGG，RMNet在速度精度上更好，同时也对high-ratio的剪枝操作友好。
在机器视觉等领域，最基本的图像处理处理操作，可以通过opencv这个库来实现。opencv提供了python的接口，所需安装的库为opencv-python，但是在库的导入的时候一般用的是import cv2，因此很多也把opencv-python简称为cv2。
在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操作，具体分析如下：
【前言】：觉得本文不错的，可以在文章末尾点个赞+在看哦~（今年年底之前可否完成100篇技术原创文呢？）
paper: httsp://arxiv.org/abs/2101.03697 code: https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 注：公众号后台回复:RepVGG,即可下载上述论文&code&预训练模型。
注：本系列是基于参考文献中的内容，并对其进行整理，注释形成的一系列关于深度学习的基本理论与实践的材料，基本内容与参考文献保持一致，并对这个专题起名为“利用Theano理解深度学习”系列，若文中有任何问题欢迎咨询。本文提供PDF版本，欢迎索取。 “利用Theano理解深度学习”系列分为44个部分，其中第一部分主要包括： 利用Theano理解深度学习——Logistic Regression 利用Theano理解深度学习——Multilayer perceptron 利用Theano理解深度学习——Deep C
对于图片的识别来说，全连接网络无疑节点数太多了，对于一个28*28的图片，输入节点数就达到784个，更别说一个更大的图片。所以为了实现计算的简化以及性能的优化处理这就提出了卷积神经网络。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了
对于真实的图片，也可以使用合适的卷积核(3*3卷积核的中间值是8，周围一圈的值是8个-1)对其进行操作，用来检测物体的外形轮廓。主要原理是，若不是图像边缘，则得到的值为0，是边缘则值不为0，就会输出轮廓图。
在全连接网络1中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。
注：本系列是基于参考文献中的内容，并对其进行整理，注释形成的一系列关于深度学习的基本理论与实践的材料，基本内容与参考文献保持一致，并对这个专题起名为“利用Theano理解深度学习”系列，若文中有任何问题欢迎咨询。本文提供PDF版本，欢迎索取。
对于这个特征，我们可以令x=\tau,y=n-\tau，那么x+y=n就是一些直线
在上一篇我们了解了卷积的概念，并且使用numpy实现了卷积。但是现在其实很少会需要自己去实现卷积操作了，因为很多深度学习框架已经很好的封装了基础API甚至封装好了网络模型，比如tensorflow,pytorch,caffe等等。今天我们就使用tensorflow来实现卷积，顺便和我们自己实现的卷积结果对比，验证我们的实现是否正确。
卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果，在计算机视觉领域，往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高；另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高。
一、 图像腐蚀 图像腐蚀： 卷积核沿着图像滑动，如果与卷积核对应的原图 像的所有像素值都是 1，那么中心元素就保持原来的像素值，否则就变为零。
亲爱的关注者您好！真的是好久不见，上次与您相见还是8月18日的晚上，不知道35天的时间不见，你们都有了哪些成果？有了哪些成就？有了哪些offer？但是，本平台的所有学生工作者祝您前程似锦。 ---- 今天主要给大家详细说说深度学习的基础知识——卷积神经网络。这不是刚开学不久，绝对又有一大批同学选择进入计算机视觉领域。所以今天主要的内容是想让刚入门或想入门的您有一个简单轻松的入门方式（有兴趣或附近朋友想加入这个领域，欢迎他关注我们的平台，加入我们的学习群，谢谢！），希望可以给您带来一丝丝帮助，也希望给已经入门
如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。
Input Signal: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13] Convolution Kernel: [2, 4, 6, 8] Convolution: [ 2 10 28 60 100 140 180 190 166 104] Input Signal: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13] Convolution Kernel: [8, 6, 4, 2] Convolution: [ 8 30 62 100 140 180 220 140 74 26]
在做文档图像的OCR时，经常会遇到水印的问题，会导致文字检测与识别很容易出错，因此，去水印的功能非常有必要。我们在实现去水印的过程中，经历了几个版本，今天做一个回顾：
滤波算法是一类用于处理信号和图像中噪声的算法。它们通常通过在信号或图像上应用一个滤波器来实现这一目的。常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
在数字信号处理中经常会用到卷积计算，例如各种滤波器的设计。两个序列的卷积计算大体需要3步： 1）翻转其中一个序列； 2）移动翻转后的序列，并计算每次移动后两个序列的重叠面积； 3）重复第2步，直至两个序列没有重叠部分。 def conv(lst1, lst2): '''用来计算两个列表所表示的信号的卷积，返回一个列表''' result = [] #翻转第一个列表 lst1.reverse() length1 = len(lst1) length2 = len
根据机器之心的粗略估计，该项目大约有 30 个主要机器学习模型，此外还有 15 个用于预处理和计算的小工具，全部.py 文件数量有 62 个之多。平均每个模型的代码行数在 500 行以上，在神经网络模型的 layer.py 文件中，代码行数接近 4000。
用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？
NumPy 作为 Python 生态中最受欢迎的科学计算包，很多读者已经非常熟悉它了。它为 Python 提供高效率的多维数组计算，并提供了一系列高等数学函数，我们可以快速搭建模型的整个计算流程。毫不负责任地说，NumPy 就是现代深度学习框架的「爸爸」。
学习了沐神的 gluon 课程，觉得里面有关于 fcn 的课程（http://t.cn/RQI7iD7 ） 特别有用，于是总结一下，同时使用 pytorch 重新实现，不仅实现 gluon 教程中的部
## 2.opencv中形态处理： 1. 腐蚀操作：被操作的对象必须是二值图像；两个操作对象：一个是原始图像，另一个是卷积核；操作过程：被扫描到的原始图像中的像素点，只有当卷积核扫描图像中所有元素值均为1时，其值才为1，否则值为0；函数：result=cv2.erode(src,kernerl,iternation)
我们现在结合了自循环和规范化技巧。此外，我们将重新引入我们先前丢弃的权重和激活函数，以简化讨论。
学习了沐神的 gluon 课程，觉得里面有关于 fcn 的课程（http://t.cn/RQI7iD7 ） 特别有用，于是总结一下，同时使用 pytorch 重新实现，不仅实现 gluon 教程中的部分，同时实现论文中更精细的形式。
DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）
形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作（保括膨胀和腐蚀的组合操作）都叫形态学变换。 opencv里有包：cv2.morphologyEx() morphology ：译文 形态学 使用python +opencv讲解
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适合于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，特别是大脑视觉皮层对视觉信息的处理方式。
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