基于卷积神经网络的图像识别算法培训课件
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基于卷积神经网络的图像识别算法ppt课件
ppt课件.4卷积神经络我们假设对一张32*32的彩色图片，有三个通道，所以用一个32*32*3的矩阵
就能表示这样的图片，然后对该图片进行均匀分割，分割成了6*6=36张小图
片，将每个独立的小图片输入神经网络，对个通道做同样的操作，最终形成
特征向量。为了保证图像局部的特征，并过滤掉那些距离较远的无关特征，
cnn.py
创建数据集 训练集数据文件 测试集数据文件
正向传播 反向传播 卷积神经网络实现与测试
ppt课件.
9
构建卷积神经网络
输入
实验所用的数据是32*32的三通道彩色图像，为了平衡算法性能和稳定性， 设置了如图所示结构的卷积神经网络，较小的卷积核可以保证算法的效 率，同时较深的结构又保证了算法能够有效地抽象出图像的特征
K最近邻算法（KNN）是无监督的学习方法，无需预先进行标注，不需 要确定样本的类别，甚至无需知道所获得的数据可以分为几类。对于类 域有交叉或者重叠的分类任务更适合。
卷积神经网络（CNN）是一种多层感知机，对于图像来说，相邻像素的 相似度一般来说高于相隔很远的两个像素，卷积神经网络结构上的优越性， 使得它可以更关注相邻像素的关系，而对相隔一定距离的像素之间的连接 进行了限制。所以，卷积神经网络的这种结构，符合图像处理的要求，也 使卷积神经网络在处理图像分类问题上有天然的优越性
ppt课件.
6
卷积神经网络图像分类基本流程
ppt课件.
7
实验环境
操作系统 处理器 内存
Python版本 Anaconda版本 深度学习框架
Windows 10 64位操作系统 Intel i5 CPU
6GB DDR3 1600 Python 3.5.2
Anaconda 4.2.0 TensorFlow
CNN(卷积神经网络) ppt课件
为了处理一维序列数据，便有了循环神经网络，以及基于循环神经网络 优化而来的lstm,attention机制等．
目录
Contents
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
CNN处理图像
卷积神经网络的计算效率提升，参数量：10^12 －＞ 10^6
卷积神经网络池化有最大池化(max_pool)和平均池化(avg_pool)，顾名 思义，最大池化取区域内最大值，平均池化取区域内平均值．其它池化包 括L 2 范数以及依靠据中心像素距离的加权平均池化．
ＣＮＮ池化过程
CNN 特性－池化
为什么要池化？
１．减少参数的量，提高计算效率． ２．最大池化能显著增强局部特征，平均池化可减少噪声．
深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为 深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算 大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果， 为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网 络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法 在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计 算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更 大的网络也更容易训练．
CNN特性－权值共享和多卷积核
卷积神经网络之所以计算效率高，对特征提取的效果好，主要是由于卷 积神经网络具有以下三个特性：权值共享，多卷积核，池化．
权值共享
请在这里输入论文答辩
目录
Contents
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
CNN处理图像
卷积神经网络的计算效率提升，参数量：10^12 －＞ 10^6
卷积神经网络池化有最大池化(max_pool)和平均池化(avg_pool)，顾名 思义，最大池化取区域内最大值，平均池化取区域内平均值．其它池化包 括L 2 范数以及依靠据中心像素距离的加权平均池化．
ＣＮＮ池化过程
CNN 特性－池化
为什么要池化？
１．减少参数的量，提高计算效率． ２．最大池化能显著增强局部特征，平均池化可减少噪声．
深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为 深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算 大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果， 为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网 络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法 在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计 算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更 大的网络也更容易训练．
CNN特性－权值共享和多卷积核
卷积神经网络之所以计算效率高，对特征提取的效果好，主要是由于卷 积神经网络具有以下三个特性：权值共享，多卷积核，池化．
权值共享
请在这里输入论文答辩
卷积神经网络ppt课件
6. F6层有84个单元（之所以选这个数字的原因来自于输出层的设计），与C5层 全相连。有10164个可训练参数。如同经典神经网络，F6层计算输入向量 和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。然后将其传递给sigmoid函数 产生节点的输出。
16
LetNet-5
比特面编码：将一个灰度图像为8 bit/像素中每个像素的第j个比特抽取出来，就得到一个称为比特平面的二值 图像，于是图像完全可以用一组共8个比特平面来表示，对灰度图像的编码转为对比特平面的二值化方块编码。 为此，将每个比特面分为不重叠的m×n个元素的子块。
23
池化层的误差传递
大部分池化层没有需要训练的参数，只需要将误差传递。以Max Pooling为 例
Layer l-1
Layer l
24
池化层的误差传递
5. C5层是一个卷积层，有120个特征图。每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻 域相连，故C5特征图的大小为1*1：这构成了S4和C5之间的全连接。之所以仍 将C5标示为卷积层而非全连接层，是因为如果LeNet-5的输入变大，而其他的 保持不变，那么此时特征图的维数就会比1*1大。C5层有48120个可训练连接。
17
卷积层的训练
layer l-1
L-1
层
？
的
误
差
L-1
层 的
输 出
layer l
L
层 的 误 差
L
层 的 输 入
18
卷积层的误差传播
19
卷积层的误差传播
20
卷积层的误差传播
卷积操作 21
卷积层filter权重梯度的计算
22
卷积层filter权重梯度的计算
16
LetNet-5
比特面编码：将一个灰度图像为8 bit/像素中每个像素的第j个比特抽取出来，就得到一个称为比特平面的二值 图像，于是图像完全可以用一组共8个比特平面来表示，对灰度图像的编码转为对比特平面的二值化方块编码。 为此，将每个比特面分为不重叠的m×n个元素的子块。
23
池化层的误差传递
大部分池化层没有需要训练的参数，只需要将误差传递。以Max Pooling为 例
Layer l-1
Layer l
24
池化层的误差传递
5. C5层是一个卷积层，有120个特征图。每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻 域相连，故C5特征图的大小为1*1：这构成了S4和C5之间的全连接。之所以仍 将C5标示为卷积层而非全连接层，是因为如果LeNet-5的输入变大，而其他的 保持不变，那么此时特征图的维数就会比1*1大。C5层有48120个可训练连接。
17
卷积层的训练
layer l-1
L-1
层
？
的
误
差
L-1
层 的
输 出
layer l
L
层 的 误 差
L
层 的 输 入
18
卷积层的误差传播
19
卷积层的误差传播
20
卷积层的误差传播
卷积操作 21
卷积层filter权重梯度的计算
22
卷积层filter权重梯度的计算
基于卷积神经网络的图像识别算法 ppt课件
14
实验结果
测试集来源 CIFAR-10 多源随机下载图片
测试集样本数 2000 100
准确率 89% 73%
15
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
4
图像分类概述 卷积神经网络原理 图像分类算法设计与实现
5
图像分类目标
图像分类就是根据不同图像的特征，把图像按照内容的不同分成不同类别
Cat
Or Non-Cat ？
6
方法选择
支持向量机（SVM）是比较经典的用于分类的机器学习方法，即使在样本 数量很少的情况下，也能得到相对好的结果，并且，由于最终分类器分类 超平面的确定，只与有限的几个“支持向量”有关，训练速度比较快。
实验环境操作系统windows1064位操作系统处理器inteli5cpu内存6gbddr31600python版本python352anaconda版本anaconda420深度学习框架tensorflow数据来源及文件组织createdataset创建数据集traincatvnoncath5训练集数据文件testcatvnoncath5测试集数据文件nnnapputilsv2py正向传播dnnapputilsv2backpy反向传播cnnpy卷积神经网络实现与测试训练集cifar108000测试集1cifar102000测试集2互联网随机图片100构建卷积神经网络输入实验所用的数据是3232的三通道彩色图像为了平衡算法性能和稳定性设置了如图所示结构的卷积神经网络较小的卷积核可以保证算法的效率同时较深的结构又保证了算法能够有效地抽象出图像的特征10构建卷积神经网络输入每个卷积层之后都有一个relu层最终总体的cnn网络结构由一个输入层和两个图上的结构一个全连接层和一个softmax层和输出层组成11实验结果测试集来源测试集样本数准确率cifar10200089多源随机下载图片1007312
实验结果
测试集来源 CIFAR-10 多源随机下载图片
测试集样本数 2000 100
准确率 89% 73%
15
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
4
图像分类概述 卷积神经网络原理 图像分类算法设计与实现
5
图像分类目标
图像分类就是根据不同图像的特征，把图像按照内容的不同分成不同类别
Cat
Or Non-Cat ？
6
方法选择
支持向量机（SVM）是比较经典的用于分类的机器学习方法，即使在样本 数量很少的情况下，也能得到相对好的结果，并且，由于最终分类器分类 超平面的确定，只与有限的几个“支持向量”有关，训练速度比较快。
实验环境操作系统windows1064位操作系统处理器inteli5cpu内存6gbddr31600python版本python352anaconda版本anaconda420深度学习框架tensorflow数据来源及文件组织createdataset创建数据集traincatvnoncath5训练集数据文件testcatvnoncath5测试集数据文件nnnapputilsv2py正向传播dnnapputilsv2backpy反向传播cnnpy卷积神经网络实现与测试训练集cifar108000测试集1cifar102000测试集2互联网随机图片100构建卷积神经网络输入实验所用的数据是3232的三通道彩色图像为了平衡算法性能和稳定性设置了如图所示结构的卷积神经网络较小的卷积核可以保证算法的效率同时较深的结构又保证了算法能够有效地抽象出图像的特征10构建卷积神经网络输入每个卷积层之后都有一个relu层最终总体的cnn网络结构由一个输入层和两个图上的结构一个全连接层和一个softmax层和输出层组成11实验结果测试集来源测试集样本数准确率cifar10200089多源随机下载图片1007312
卷积神经网络在图像识别中的应用ppt课件
3. 对S2层的特征图进行卷积得到C3层；
4. 对C3层的特征图进行下采样得到S4层；
5. S4层的特征图光栅化后变成的向量输入到传统的全连接神经网络进行进一步分类，得到输
出；
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5
➢卷积和下采样（降采样）过程
input
*∑
∑ X∑
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6
➢ 卷积过程
11100
01110
101
00111
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12
➢ 程序中可设置的参数
learning_rate = 0.05 batch_size = 40 n_epochs = 100 nkerns = [20, 50]
poolsize = (2, 2)
//学习速率 //一次输入CNN的样本数 //最大训练步数 //第一层卷积核个数为20，
结构组织的用于转化图像的网络Neocognition.
3. 根据Fukushima的观点，LeCun提出了以LeNet为代表的卷积神
经网络。
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3
➢ 卷积神经网络的特点
1. 卷积神经网络是一类特别设计用来处理二维数据的多层神经 网络。
2. 卷积神经网络被认为是第一个真正成功的采用多层层次结构 网络的具有鲁棒性的深度学习方法。
否
是否符
合期望
是
输出结果
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9
Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库 包含40个人的人脸图片，每个人10张人脸样本，共400份样本
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10
➢ 程序所参考的卷积神经网络结构：LeNet-5
两个“卷积+子采样层”LeNetConvPoolLayer 全连接层相当于MLP（多层感知机）中的隐含层HiddenLayer 输出层采用逻辑回归LogisticRegression
基于卷积神经网络的图像识别系统
基于卷积神经网络的图像识别系统基于卷积神经网络的图像识别系统是近年来在计算机视觉领域取得突破性进展的一项技术。
图像识别系统可以识别和分类输入图像中的对象、场景或特征，并且在许多领域中都有广泛应用，如人脸识别、物体识别和图像搜索等。
卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于图像识别的神经网络模型。
与传统的全连接神经网络不同，CNN专门设计用于处理具有网格结构的数据，如图像。
它利用了图像的局部结构和平移不变性，并通过多层卷积和池化操作来提取图像中的关键特征。
图像识别系统的基本流程如下：1. 数据预处理：需要对输入的图像数据进行预处理，包括图像的缩放、裁剪和归一化等操作，以便于后续的处理和分析。
2. 卷积和池化：接下来，将处理后的图像数据输入到卷积层中，通过卷积操作提取图像特征。
卷积操作使用一系列的滤波器对输入图像进行滑动卷积运算，产生一系列的输出特征图。
然后，对每个特征图进行池化操作，降低特征图的空间维度，提取更加重要的特征。
3. 全连接层：将经过卷积和池化操作得到的特征向量输入到全连接层中，进行分类或回归。
全连接层由多个神经元组成，每个神经元与前一层的所有神经元连接，通过权重调整和激活函数计算输出。
4. 损失函数和优化：用训练集的标签与模型输出的预测结果比较，计算损失函数。
然后使用优化算法，如随机梯度下降法（SGD）或Adam优化器，来调整模型的参数，使得损失函数最小化。
5. 训练和测试：在训练阶段，使用带有标签的数据对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数，并逐步提高模型的准确性。
在测试阶段，使用独立的测试数据对模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，以评估模型的性能。
基于卷积神经网络的图像识别系统具有准确性高、处理速度快、扩展性强等优点。
它已经在许多应用领域得到广泛应用，如人脸识别、物体识别、自动驾驶、医疗诊断等。
未来，随着计算机计算能力的不断提高和神经网络模型的进一步优化，基于卷积神经网络的图像识别系统将会在更多的领域创造出更加优秀的成果。
深度学习CNN卷积神经网络入门PPT课件
softmax
softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为 (0,1)的值，而这些值的累和为1
VGG刺猬特征图可视化
第一层卷积核学 到的图片特征
VGG刺猬特征图可视化
第一层特征图的细节比较清晰和输入图片较为相似，提取出了输入 图片的边缘。
VGG刺猬特征图可视化
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
参数数目计算
C1有156个参数：(5*5+1)*6=156
S2有12个参数：因为S2中每个map中的每个点都与C1的四个点相连接进行池化，一般做完 池化操作比如取最大或平均，还要乘以一个数，再加一个bias，再非线性变换
C3有1516个参数：C3也是通过5*5的卷积核由14*14的map得到10*10的map，不过这里连接 方式有点复杂，共有(5*5*3+1)*6+(5*5*4+1)*9+(5*5*6+1)*1=1516个参数。
逻辑回归
过拟合与欠拟合
基础知识
过拟合与欠拟合
正则化
λ=1
λ=0
λ=100
过拟合与欠拟合解决方案
解决欠拟合(高偏差)的方法 1.增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等 2.增加更多的特征 3.调整参数和超参数 超参数包括： 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、batch_size、正则化参数λ等 4.降低正则化约束
[课件]卷积神经网络CNNPPT
![[课件]卷积神经网络CNNPPT](https://img.taocdn.com/s3/m/ce758cf9a58da0116c174978.png)
23
1998年LeNet——数字/字符识别
LeNet-5
Feature
map
a set of units whose weighs are constrained to be identical.
24
1998年LeNet——数字/字符识别
例如：C3层参数个数
(3*6+4*9+6*1)*25
33
VGG Net (2014)
K. Simonyan, A. Zisserman. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014
34
140948422014sparseinteractions有限连接kernel比输入小连接数少很多学习难度小计算复杂度低sparseinteractions有限稀疏连接局部连接连接数少很多计算复杂度低层级感受野生物启发parametersharing参数共享tiedweights进一步极大的缩减参数数量equivariantrepresentations等变性配合pooling可以获得平移不变性三个步骤卷积突触前激活net非线性激活detectorpoolinglayer的两种定义复杂定义简单定义pooling10定义没有需要学习的参数replacescertainlocationsummarystatisticnearbyoutputs种类maxpoolingweightedaveragepoolingwhypooling
30
AlexNet for ImageNet
深度的重要性
卷积神经网络ppt课件
23
池化层的误差传递
大部分池化层没有需要训练的参数，只需要将误差传递。以Max Pooling为 例
Layer l-1
Layer l
24
池化层的误差传递
25
Thank you
26
2. S2层是一个下采样层，即池化层。在斯坦福关于深度学习的 教程中，这个过程叫做Pool 。但在LeNet-5系统，下采样层比 较复杂，由4个点下采样的加权平均为1个点，，因为这4个加 权系数也需要学习得到，这显然增加了模型的复杂度。
14
LeNet-5
3. 根据对前面C1层同样的理解，我们很容易得到C3层的大小为10x10. 只不过，C3层的变成了16个 10x10网络，有16个卷积核。 如果S2层只有1个平面，那么由S2层得到C3就和由输入层得到C1层是 完全一样的。但是，S2层由多层，那么，只需要按照一定的顺利组合这些层就可以了。具体的组合 规则，在 LeNet-5 系统中给出了下面的表格：
C3层feature map
S2层feature map
简单的说，例如对于C3层第0张特征图，其每一个节点与S2层的第0张特征图，第1张特征图，第2张 特征图，总共3个5x5个节点相连接。后面依次类推，C3层每一张特征映射图的权值是相同的
15
LeNet-5
4. S4 层是在C3层基础上下采样，前面已述。 神Fra bibliotek元：,
每个连接都有一个权值
图1.一个全连接的神经网络
4
Convolutional Neural Networks
梯度下降算法
• 梯度下降算法是用来求函数最小值的算法 • 每次沿着梯度的反方向，即函数值下降最快的方向，去
修改值，就能走到函数的最小值附近（之所以是最小值 附近而不是最小值那个点，是因为我们每次移动的步长 不会那么恰到好处，有可能最后一次迭代走远了越过了 最小值那个点）
池化层的误差传递
大部分池化层没有需要训练的参数，只需要将误差传递。以Max Pooling为 例
Layer l-1
Layer l
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池化层的误差传递
25
Thank you
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2. S2层是一个下采样层，即池化层。在斯坦福关于深度学习的 教程中，这个过程叫做Pool 。但在LeNet-5系统，下采样层比 较复杂，由4个点下采样的加权平均为1个点，，因为这4个加 权系数也需要学习得到，这显然增加了模型的复杂度。
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LeNet-5
3. 根据对前面C1层同样的理解，我们很容易得到C3层的大小为10x10. 只不过，C3层的变成了16个 10x10网络，有16个卷积核。 如果S2层只有1个平面，那么由S2层得到C3就和由输入层得到C1层是 完全一样的。但是，S2层由多层，那么，只需要按照一定的顺利组合这些层就可以了。具体的组合 规则，在 LeNet-5 系统中给出了下面的表格：
C3层feature map
S2层feature map
简单的说，例如对于C3层第0张特征图，其每一个节点与S2层的第0张特征图，第1张特征图，第2张 特征图，总共3个5x5个节点相连接。后面依次类推，C3层每一张特征映射图的权值是相同的
15
LeNet-5
4. S4 层是在C3层基础上下采样，前面已述。 神Fra bibliotek元：,
每个连接都有一个权值
图1.一个全连接的神经网络
4
Convolutional Neural Networks
梯度下降算法
• 梯度下降算法是用来求函数最小值的算法 • 每次沿着梯度的反方向，即函数值下降最快的方向，去
修改值，就能走到函数的最小值附近（之所以是最小值 附近而不是最小值那个点，是因为我们每次移动的步长 不会那么恰到好处，有可能最后一次迭代走远了越过了 最小值那个点）
CNN(卷积神经网络) ppt课件
Notes: 式1:
神经网络的结点计算
前向计算：
反向传播：
神经网络梯度传播(链式法则）
Notes:
目录
Contents
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络在深度学习的历史中发挥了重要作用．它们是将研究大脑获得的深 刻理解成功应用于机器学习应用的关键例子，也是第一个表现良好的深度模型之 一．是第一个解决重要商业应用的神经网络，并且仍然是当今深度学习应用的前沿．
目录
Contents
3. CNN实现(tensorflow)
3.1.主流CNN模型介绍 3.2.使用tensorflow实现CNN 3.3.使用tensorflow实现其它模型
使用tensorflow搭建CNN
TensorFlow™ 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。节点 在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组， 即张量（tensor）。
深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为 深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算 大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果， 为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网 络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法 在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计 算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更 大的网络也更容易训练．
神经网络的结点计算
前向计算：
反向传播：
神经网络梯度传播(链式法则）
Notes:
目录
Contents
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络在深度学习的历史中发挥了重要作用．它们是将研究大脑获得的深 刻理解成功应用于机器学习应用的关键例子，也是第一个表现良好的深度模型之 一．是第一个解决重要商业应用的神经网络，并且仍然是当今深度学习应用的前沿．
目录
Contents
3. CNN实现(tensorflow)
3.1.主流CNN模型介绍 3.2.使用tensorflow实现CNN 3.3.使用tensorflow实现其它模型
使用tensorflow搭建CNN
TensorFlow™ 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。节点 在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组， 即张量（tensor）。
深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为 深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算 大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果， 为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网 络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法 在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计 算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更 大的网络也更容易训练．
基于卷积神经网络的图像识别教程
基于卷积神经网络的图像识别教程卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别领域被广泛应用的深度学习模型。
它通过模仿人类大脑对视觉信息的处理方式，可以自动学习图像特征，并用于图像的分类、检测和分割等任务。
本文将为大家介绍卷积神经网络的基本原理和步骤，并给出一个图像识别任务的示例。
希望通过这篇文章，让读者对基于卷积神经网络的图像识别有更深入的了解。
一、卷积神经网络基本原理卷积神经网络的核心是卷积操作和池化操作。
其中，卷积操作负责提取图像的特征，而池化操作则负责缩小特征图的尺寸，并保留重要的特征。
1. 卷积操作卷积操作使用一组可学习的过滤器（也称为卷积核）对输入的图像进行滑动窗口运算，提取局部特征，并生成特征图。
每个过滤器对应一个特定的特征，通过不同的过滤器可以提取出不同的特征。
卷积操作的计算过程如下：1）首先，选取一个大小为M×N的过滤器，通常是3×3或5×5。
2）然后，将这个过滤器与输入的图像进行卷积运算，得到一个特征图。
3）将过滤器在图像上滑动，每次滑动一个固定的步长（stride），重复卷积操作，直到覆盖整个图像。
4）重复以上过程，使用多个不同的过滤器，得到多个特征图。
2. 池化操作池化操作的目的是通过降采样减少特征图的尺寸，同时保留主要的特征。
常用的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
最大池化的计算过程如下：1）首先，选取一个2×2的池化窗口。
2）然后，在特征图上不断滑动池化窗口，每次取窗口中的最大值作为池化结果。
3）继续重复以上过程，直到将特征图缩小到目标尺寸。
二、基于卷积神经网络的图像识别步骤基于卷积神经网络的图像识别包含以下几个步骤：数据预处理、网络构建、训练网络和模型评估。
1. 数据预处理在进行图像识别任务之前，需要对数据进行预处理，以提高网络的表现力和泛化性能。
智能视觉技术及应用 课件 第9章 基于卷积神经网络的图像处理
图9-7 空间金字塔池化结构
第9章 基于卷积神经网络的图像处理 3.FastR-CNN FastR-CNN 主要贡献在于对 R-CNN 进行加速,其算法步
骤如图9-8所示。
图9-8 FastR-CNN 网络
第9章 基于卷积神经网络的图像处理
FastR-CNN 在以下两方面进行了改进: (1)借鉴SPP思路,提出简化版的 ROI池化层。ROI池化层 去掉了 SPP的多尺度池化,直接用 M ×N 的网格将每个候选 区域均匀分成 M ×N 块,对每个块进行最大池化操作,从而将 特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的特征向量, 送入下一层。 (2)多任务损失层,将分类和边框回归进行合并,通过多任 务损失层进一步整合深度网络,统一了训练过程,从而提高了 算法准确度。
R-CNN 算法可以分为三步: (1)候选区域选择:使用传统的区域提取方法,通过不同宽 高的滑动窗口的滑动获得潜在的目标图像,然后对提取的目 标图像进行归一化,得到的结果作为 CNN 的标准输入。 (2)CNN 特征提取:根据输入进行卷积/池化等操作,可以 得到固定维度的输出。 (3)分类与边界回归:实际包含两个子步骤,一是对上一步 的输出向量进行分类(需要根据特征训练分类器);二是通过边 界回归(Bounding-BoxRegression)得到精确的目标区域。由 于实际目标会产生多个子区域,该过程旨在对完成分类的前 景目标进行精确的定位与合并,避免多个检出。
构之一,是2012年ILSVRC图像分类和物体识别算法的优胜者, 也是 LetNet-5之后受到人工智能领域关注的现代卷积神经网 络算法。
第9章 基于卷积神经网络的图像处理 AlexNet隐含层由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层
组成,如图 9-1所示。
第9章 基于卷积神经网络的图像处理 3.FastR-CNN FastR-CNN 主要贡献在于对 R-CNN 进行加速,其算法步
骤如图9-8所示。
图9-8 FastR-CNN 网络
第9章 基于卷积神经网络的图像处理
FastR-CNN 在以下两方面进行了改进: (1)借鉴SPP思路,提出简化版的 ROI池化层。ROI池化层 去掉了 SPP的多尺度池化,直接用 M ×N 的网格将每个候选 区域均匀分成 M ×N 块,对每个块进行最大池化操作,从而将 特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的特征向量, 送入下一层。 (2)多任务损失层,将分类和边框回归进行合并,通过多任 务损失层进一步整合深度网络,统一了训练过程,从而提高了 算法准确度。
R-CNN 算法可以分为三步: (1)候选区域选择:使用传统的区域提取方法,通过不同宽 高的滑动窗口的滑动获得潜在的目标图像,然后对提取的目 标图像进行归一化,得到的结果作为 CNN 的标准输入。 (2)CNN 特征提取:根据输入进行卷积/池化等操作,可以 得到固定维度的输出。 (3)分类与边界回归:实际包含两个子步骤,一是对上一步 的输出向量进行分类(需要根据特征训练分类器);二是通过边 界回归(Bounding-BoxRegression)得到精确的目标区域。由 于实际目标会产生多个子区域,该过程旨在对完成分类的前 景目标进行精确的定位与合并,避免多个检出。
构之一,是2012年ILSVRC图像分类和物体识别算法的优胜者, 也是 LetNet-5之后受到人工智能领域关注的现代卷积神经网 络算法。
第9章 基于卷积神经网络的图像处理 AlexNet隐含层由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层
组成,如图 9-1所示。
卷积神经网络PPT课件
15
多层感知器预测
将光栅化后的向量连接到多层感知器
16
CNN参数更新
17
多层感知器层
• 残差定义 • 使用多层感知器的参数估计方法，得到其最低的一个隐层 s 的残差向量 • δs 。 • 现在需要将这个残差传播到光栅化层 r ，光栅化的时候并没有对向量的
值做修改，因此其激活函数为恒等函数，其导数为单位向量。
6
隐层输出层
可以视为级联在隐层上的一个感知器。若为二分类，则常用 LogisticRegression；若为多分类，则常用Softmax Regression。
7
核心！权值、偏置估计（结论如下，推导见“卷积神经网络全面 解析”）
• 残差定义：
假设有层 p, q, r ，分别有 l, m, n 个节点，
对网络权值的训练，可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1 的目标输出，从而实现对输人矢量分类的目的。
3
单层感知器作用范围
• 感知器是一个简单的二类分类的线性分类模型，要求我们的样本是线性可 分的。
4
多层感知器
多层感知器的思路是，尽管原始数据是非线性可分的，但是可以通过某种方 法将其映射到一个线性可分的高维空间中，从而使用线性分类器完成分类。 图1中，从X到O这几层，正展示了多层感知器的一个典型结构，即输入层隐 层输出层。
20
• 对权值和偏置的更新：
卷积层
• 其中，rot180 是将一个矩阵旋转180度； Oq'是连接到该卷积层前的池化 层的输出。
•
21
卷积层的残差反传？
22
整体思路
• 以层为单位，分别实现卷积层、池化层、光栅化层、MLP隐层、分类层这 五个层的类。其中每个类都有output和backpropagate这两个方法。
多层感知器预测
将光栅化后的向量连接到多层感知器
16
CNN参数更新
17
多层感知器层
• 残差定义 • 使用多层感知器的参数估计方法，得到其最低的一个隐层 s 的残差向量 • δs 。 • 现在需要将这个残差传播到光栅化层 r ，光栅化的时候并没有对向量的
值做修改，因此其激活函数为恒等函数，其导数为单位向量。
6
隐层输出层
可以视为级联在隐层上的一个感知器。若为二分类，则常用 LogisticRegression；若为多分类，则常用Softmax Regression。
7
核心！权值、偏置估计（结论如下，推导见“卷积神经网络全面 解析”）
• 残差定义：
假设有层 p, q, r ，分别有 l, m, n 个节点，
对网络权值的训练，可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1 的目标输出，从而实现对输人矢量分类的目的。
3
单层感知器作用范围
• 感知器是一个简单的二类分类的线性分类模型，要求我们的样本是线性可 分的。
4
多层感知器
多层感知器的思路是，尽管原始数据是非线性可分的，但是可以通过某种方 法将其映射到一个线性可分的高维空间中，从而使用线性分类器完成分类。 图1中，从X到O这几层，正展示了多层感知器的一个典型结构，即输入层隐 层输出层。
20
• 对权值和偏置的更新：
卷积层
• 其中，rot180 是将一个矩阵旋转180度； Oq'是连接到该卷积层前的池化 层的输出。
•
21
卷积层的残差反传？
22
整体思路
• 以层为单位，分别实现卷积层、池化层、光栅化层、MLP隐层、分类层这 五个层的类。其中每个类都有output和backpropagate这两个方法。
基于卷积神经网络的图像识别算法
基于卷积神经网络的图像识别算法图像识别是一种基于计算机视觉的技术，能够使计算机能够识别和理解图像中的内容。
近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）成为了图像识别领域的热门算法，其在图像分类、目标检测和图像分割等任务上都取得了很好的效果。
本文将重点介绍基于卷积神经网络的图像识别算法的原理和应用。
首先，我们将简要介绍卷积神经网络的基本结构和工作原理。
卷积神经网络主要包含卷积层、池化层和全连接层等几个主要组件。
卷积层使用一系列的卷积滤波器对输入图像进行卷积操作，提取出图像的特征。
池化层则对卷积层的输出进行下采样，减少特征的空间维度。
最后，全连接层将池化层输出的特征与类别标签进行映射，得到最终的识别结果。
基于卷积神经网络的图像识别算法的核心在于网络的学习和训练过程。
使用大量的标注数据进行网络的训练，通过优化损失函数来调整网络参数，使其能够逐渐学习到图像中的特征和模式。
在训练过程中，通常会使用随机梯度下降等优化算法来更新网络的参数，以最小化损失函数。
在实际应用中，基于卷积神经网络的图像识别算法有着广泛的应用。
其中最常见的应用是图像分类任务。
图像分类是将输入的图像分为不同的类别，例如识别一张图像是猫还是狗。
通过训练一个卷积神经网络模型，可以实现对不同类别图像的自动分类。
另外，卷积神经网络在目标检测领域也有着重要的应用。
目标检测是识别图像中物体位置的任务，常用的方法是使用滑动窗口和区域提议等技术，结合卷积神经网络进行目标定位和分类。
这种方法可以广泛应用于自动驾驶、视频监控等领域。
此外，基于卷积神经网络的图像识别算法还可以应用于图像分割任务。
图像分割是将图像划分为不同的区域或像素，且每个区域或像素都有不同的语义含义。
通过卷积神经网络，可以实现图像分割的自动化处理，例如在医学影像中识别肿瘤区域。
尽管基于卷积神经网络的图像识别算法在识别准确性和效率方面都取得了显著的进展，但在某些方面仍然存在一些挑战。
卷积神经网络在图像识别中的应用ppt课件
前向反馈前向ຫໍສະໝຸດ 传全连接层播
变换、计算
输出层
增强、逻辑回归
否
是否符
合期望
是
输出结果
9
Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库 包含40个人的人脸图片，每个人10张人脸样本，共400份样本
10
➢ 程序所参考的卷积神经网络结构：LeNet-5
两个“卷积+子采样层”LeNetConvPoolLayer 全连接层相当于MLP（多层感知机）中的隐含层HiddenLayer 输出层采用逻辑回归LogisticRegression
1
• 卷积神经网络的发展及其特点 • 卷积神经网络模型 • 卷积神经网络的训练 • 卷积神经网络应用于人脸识别
2
➢ 卷积神经网络的发展
1. Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感方向选择的神
经元时，发现其独特的网络结构可以有效降低反馈神经网络 的复杂性。
2. Fukushima提出了第一个基于神经元之间的局部连接型和层次
出；
5
➢卷积和下采样（降采样）过程
input
*∑
∑ X∑
6
➢ 卷积过程
11100
01110
101
00111
×
010
00110
101
01100
图像
4 卷积特征
➢ 池化过程：取某个特定区域的最大值或平均值
5249
取平均值
3861
9
6183
9138
7
➢卷积神经网络的训练过程
第一阶段：前向传播过程 1. 从样本集中取一个样本输入到网络中； 2. 计算相应的实际输出；
在这个阶段，输入的信息经过逐层变换，传输到输出层。主要是前向的 特征提取。
卷积神经网络报告ppt课件
需要注意的是S1到C2的的连接，C2层的 每个神经元只是部分与S1层的神经元连接， 而传统的BP网络中每个神经元会与上一层 的所有神经元进行连接。
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3
卷积的过程
左边是被卷积图片的像素显示，其中的数 字代表每个像素点的像素值。中间的小图 片就是卷积核，卷积核会从图片的左上角 开始从左到右从上到下的进行卷积操作， 每一次的卷积操作如右图所示：卷积核里 的每个值与其对应位置的图片像素值相乘， 再将所有相乘的结果求和就得到了结果。
7
CNN网络的执行过程
右图展示了Input图片经过卷基层的过程，该卷 基层有六个神经元，每个神经元有一个卷积核。
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8
CNN网络的执行过程
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5
池化的过程
一般经过卷积操作后生成的图像尺寸还是 太大，为了减少网络计算的复杂度，需要 把卷及操作后的图片进行缩小，也就是进 行池化(Pooling)。池化字面理解就是把 图片分成一个个池子，常用的池化有最大 池化和平均池化，右图展示的是最大池化， 把图片分为了四个2*2的池子，选取每个 池子中的最大值作为结果。平均池化就是 取每个池子的平均值作为结果。右图中经 过池化图片尺寸就缩减为原图的一半。
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卷积的过程
左边是被卷积图片的像素显示，其中的数 字代表每个像素点的像素值。中间的小图 片就是卷积核，卷积核会从图片的左上角 开始从左到右从上到下的进行卷积操作， 每一次的卷积操作如右图所示：卷积核里 的每个值与其对应位置的图片像素值相乘， 再将所有相乘的结果求和就得到了结果。
7
CNN网络的执行过程
右图展示了Input图片经过卷基层的过程，该卷 基层有六个神经元，每个神经元有一个卷积核。
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5
池化的过程
一般经过卷积操作后生成的图像尺寸还是 太大，为了减少网络计算的复杂度，需要 把卷及操作后的图片进行缩小，也就是进 行池化(Pooling)。池化字面理解就是把 图片分成一个个池子，常用的池化有最大 池化和平均池化，右图展示的是最大池化， 把图片分为了四个2*2的池子，选取每个 池子中的最大值作为结果。平均池化就是 取每个池子的平均值作为结果。右图中经 过池化图片尺寸就缩减为原图的一半。
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实验结果
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测试集来源 CIFAR-10 多源随机下载图片
测试集样本数 2000 100
准确率 89% 73%
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请各位老师批评指正
K最近邻算法（KNN）是无监督的学习方法，无需预先进行标注，不 需要确定样本的类别，甚至无需知道所获得的数据可以分为几类。对于 类域有交叉或者重叠的分类任务更适合。
卷积神经网络（CNN）是一种多层感知机，对于图像来说，相邻像素的 相似度一般来说高于相隔很远的两个像素，卷积神经网络结构上的优越性， 使得它可以更关注相邻像素的关系，而对相隔一定距离的像素之间的连接 进行了限制。所以，卷积神经网络的这种结构，符合图像处理的要求，也 使卷积神经网络在处理图像分类问题上有天然的优越性
CIFAR-10 CIFAR-10 互联网随机图片
8000 2000 100
create_dataset train_catvnoncat.h5 test_catvnoncat.h5 nnn_app_utils_v2.py dnn_app_utils_v2_back.py
cnn.py
创建数据集 训练集数据文件 测试集数据文件
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构建卷积神经网络
输入
每个卷积层之后都有一个ReLU层，最终总体的CNN网络结构，由一个输 入层和两个图上的结构，一个全连接层和一个Softmax层和输出层组成
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Windows 10 64位操作系统 Intel i5 CPU
6GB DDR3 1600 Python 3.5.2
Anaconda 4.2.0 TensorFlow
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数据来源及文件组织
训练集 测试集1 测试集2
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卷积神经网络
下采样相当于特征的降维，在降维的同时保证了一定程度的尺度不变特性。 即使经过了一定的平移和变换，对应的下采样特征可能还是相同的。下采样 保留了最重要的特征，丢弃了相对不重要的特征，不仅减少了参数的数量， 还减少了过拟合的风险。
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图像分类概述 卷积神经网络原理 图像分类算法设计与实现
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图像分类就是根据不同图像的特征，把图像按照内容的不同分成不同类别
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卷积神经网络图像分类基本流程
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实验环境
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操作系统 处理器 内存
Python版本 Anaconda版本 深度学习框架
正向传播 反向传播 卷积神经网络实现与测试
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构建卷积神经网络
输入
实验所用的数据是32*32的三通道彩色图像，为了平衡算法性能和稳定 性，设置了如图所示结构的卷积神经网络，较小的卷积核可以保证算法 的效率，同时较深的结构又保证了算法能够有效地抽象出图像的特征
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卷积神经网络
我们假设对一张32*32的彩色图片，有三个通道，所以用一个32*32*3的矩阵 就能表示这样的图片，然后对该图片进行均匀分割，分割成了6*6=36张小图 片，将每个独立的小图片输入神经网络，对个通道做同样的操作，最终形成 特征向量。为了保证图像局部的特征，并过滤掉那些距离较远的无关特征， 采用了权值共享的策略。所谓权值共享，就是指在图片同一位置的权重是相 同的，这样做不仅仅是出于减少参数个数的考虑，还结合了图像本身的特 点——相邻像素间的相关关系总是大于相隔较远像素之间的关系
Cat
Or Non-Cat ？
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方法选择
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支持向量机（SVM）是比较经典的用于分类的机器学习方法，即使在样本 数量很少的情况下，也能得到相对好的结果，并且，由于最终分类器分类 超平面的确定，只与有限的几个“支持向量”有关，训练速度比较快。