大家还记得这张图吗？深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！上文聚焦于源码和论文，对于各种卷

计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。卷积神经网络广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。由于其简单和准确，该体系结构被广泛使用。顾名

卷积神经网络，简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍，首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势，其次介绍卷积神经网络的基本结构，最后我们分别介绍神经网络的各个部件从而完整的了解

S. K. Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Cl

今天给大家讲一下卷积神经网络，主要包括四个部分：卷积神经网络的历史、全连接层、卷积层和池化层。CNN的英文全称是Convolutional Neural Network，雏形是LeCun在1998年发明的LeNet网络结构。那么到底什么是神经网络呢？198

参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。这个特点提供了识别偏移图案、识别倾斜或轻微扭曲的图像的能力。仿射不变性的这些特征

本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper：《Network In Network》，过去一年已经有了好几百的引用量，这篇paper改进了传统的CNN网络，采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络，Alexnet网络参数大小是230

　　本文作者在工作中需要实现一种适用于手机端目标检测任务的神经网络，因此撰写这篇综述性报告，详细梳理目前手机端目标检测领域的神经网络应用现状。　　1959年，Hubel和Wiesel发现人类视觉系统中的可视皮层是采用分层机制处理信息的。受此启发，人们提出了

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。而对于卷积神经网络

本文中设计并实现了一款基于卷积神经网络的图像风格迁移系统，可以通过神经表示来分离和重组任意图像的内容与风格，为艺术图像的创建提供了新的算法与算法框架；本文中还实现了神经涂鸦系统作为风格迁移功能的补充，神经涂鸦系统通过使用语义注释及手动创建像素标签的方法提高

机器学习：一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被精准地定义为：1、任务2、训练过程3、模型表现。　　全连接神经网络与卷积神经网络都是通过一层一层的节点组织起来的，和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元；

而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。因此，全连接神经网络和卷积神经网络的唯一区别就是神经网络相邻两层的连接方式。以digit0为例，进行手工演算。

人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。

它使得机器学习实现众多应用，拓展了人工智能的领域范畴，给人工智能能以璀 璨未来。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维 度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。类似的，全连接神经网络的损失 函数以及参数的优化过

以digit0为例，进行手工演算。

机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被精准地定义为：1、任务T；2、训练过程E；3、模型表现P；深度学习则是一种实现机器学习的技术；深度学习使得机器学习能够实现众多应用，并拓展了人工智能的领域范畴。以digit0为例，进行手工演算。

机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以精准地被定义为：1任务T；2.训练过程E;3.模型表现P。深度学习则是一种实现机器学习的技术；它适合处理大数据。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积

本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。在具体描述之前，先对使用符号做定义。\表示第4层神经网络的激活值；\和\表示神经网络第5层的参数；\表示神经网络第l层的激活向量的第i个元素。\表示当前层神经网络的高度、宽度和通道数。填充情

# residual_path为True时，对输入进行下采样，即用1x1的卷积核做卷积操作，保证x能和F维度相同，顺利相加。out = self.a2 # 最后输出的是两部分的和，即F+x或F+Wx,再过激活函数。def __init__: # block

self.c1 = Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5), padding=‘same‘) #卷积层。self.p1 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding=‘s