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第三节 深度学习导引
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第三节 深度学习导引
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第三节 深度学习导引
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第三节 深度学习导引
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第三节 深度学习导引
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第三节 深度学习导引
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第三节 深度学习导引
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第三节 深度学习导引
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神经网络的基本结构
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神经网络的大量参数
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神经网络的表现能力
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神经网络的表现能力
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神经网络的表现能力
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神经网络的表现能力
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卷积神经网络
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卷积神经网络
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卷积神经网络
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卷积神经网络
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卷积神经网络
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卷积神经网络 卷积层的作用
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卷积神经网络
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卷积神经网络
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卷积神经网络 池化层的作用
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卷积神经网络
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卷积神经网络 激活函数
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卷积神经网络
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卷积神经网络
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卷积神经网络
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卷积神经网络 Softmax层的作用
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卷积神经网络
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卷积神经网络 网络的预处理
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卷积神经网络的实例 Alexnet
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卷积神经网络的实例 Alexnet
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卷积神经网络的实例 VGG16 使用多个较小的卷积核代替较大的卷积 减少参数 增加非线性拟合能力
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卷积神经网络的实例 Inception-GoogleNet
采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合减少参数。 网络越到后面，特征越抽象，而且每个特征所涉及的感受野也更大了，因此随着层数的增加，3x3和5x5卷积的比例也要增加。
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卷积神经网络的实例 Skip-connection - ResNet 网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。
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卷积神经网络的实例 Skip-connection - ResNet 网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。
残差网络可以理解成由多种路径组合的一个网络，是很多并行子网络的组合。整个残差网络其实相当于一个多人投票系统（Ensemble System）。
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卷积神经网络的实例 FCN网络
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卷积神经网络的实例 FCN网络
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卷积神经网络的实例 FCN网络
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卷积神经网络的实例 R-CNN网络 对于输入图片，运用Selective Search 提取大约2000 个候选区域；
对这些候选区域分别用预训练的AlexNet 或VGG16 模型提取特征； 将提取到的特征输入SVM 分类器进行分类和边框回归。 但是为什么CNN需要固定的输入呢？CNN网络可以分解为卷积网络部分以及全连接网络部分。我们知道卷积网络的参数主要是卷积核，完全能够适用任意大小的输入，并且能够产生任意大小的输出。但是全连接层部分不同，全连接层部分的参数是神经元对于所有输入的连接权重，也就是说输入尺寸不固定的话，全连接层参数的个数都不能固定。
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卷积神经网络的实例 SPP-Net 对于输入图片，运用Selective Search 提取大约2000 个候选区域；
对这些候选区域分别用预训练的AlexNet 或VGG16 模型提取特征； 何凯明团队的SPPNet给出的解决方案是，既然只有全连接层需要固定的输入，那么我们在全连接层前加入一个网络层，让他对任意的输入产生固定的输出不就好了吗？一种常见的想法是对于最后一层卷积层的输出pooling一下，但是这个pooling窗口的尺寸及步伐设置为相对值，也就是输出尺寸的一个比例值，这样对于任意输入经过这层后都能得到一个固定的输出。同时结合了多尺度的思想。 通过上述方法虽然解决了CNN输入任意大小图片的问题，但是还是需要重复为每个region proposal提取特征啊，能不能我们直接根据region proposal定位到他在卷积层特征的位置，然后直接对于这部分特征处理呢？答案是肯定的，我们将在下一章节介绍。
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卷积神经网络的实例 Fast R-CNN网络 End to End，用softmax层取代了SVM分类器
多任务学习框架，同时完成bounding box边界回归任务和分类任务 我们可以看出Fast RCNN的区别所在，首先是将SPP换成了ROI Poling。ROI Poling可以看作是空间金字塔池化的简化版本，它通过将区域候选对应的卷积层特征还分为H*W个块，然后在每个块上进行最大池化就好了。每个块的划分也简单粗暴，直接使用卷积特征尺寸除块的数目就可以了。空间金字塔池化的特征是多尺寸的，而ROI Pooling是单一尺度的。
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卷积神经网络的实例 Faster R-CNN网络 RPN + Fast R-CNN 两个任务共享网络前端的部分 卷积层来进行特征提取
“锚点”机制（anchor 机制） RPN 在最后一层共享卷积层上用3 3 的卷积核来卷积特征图，在每个位置，以卷积核的中心为中心，在原图上预测9 种不同的参照框，这种映射机制被称为“锚点”机制（anchor 机制）。预测的9 种参照框由3 种不同的高度（128，256，512）和3 种不同的宽高比（1:1，1:2，2:1）产生。在此之后，再对每个anchor 进行分类和边框位置回归，对于 的特征图，大约可产生20000 多个候选区域，然后对这些候选区域进行非极大值抑制（Non Maximum Suppression，NMS）来减少冗余窗口，即可得到质量比较高的候选区 域。 Faster R-CNN 将候选区域的选择、特征提取、分类器分类和边框回归都整合到了一个框架中，是一个真正意义上的端到端的深度学习目标检测框架。
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卷积神经网络的实例 FPN网络 特征金字塔结构 高层feature叠加到多个featureMap上进行预测
低层的思想，Top-Down and Bottom-Up 图（a）是对图像做金字塔处理，在每个金字塔图像上提取特征、进行predict； 图（b）是对图像进行CNN处理，featureMap尺度不断变小，在最后一个featureMap上进行predict； 图（c）是对图像进行CNN处理，featureMap尺度不断变小，在多个featureMap进行predict； 图（d）就是本文提出的结构，除了在多个featureMap上进行predict之位，每一个进行预测的featureMap还加入了高层的信息
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卷积神经网络的实例 Mask R-CNN网络 FPN + Res-Net，检测+分割
RoIAlign 层的加入，对 feature map 的插值 softmax的多项式交叉熵替换成sigmod二值交叉熵
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卷积神经网络的训练方法
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卷积神经网络的训练方法
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卷积神经网络的训练方法
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卷积神经网络的训练方法 SGD方法的一个缺点是，其更新方向完全依赖于当前的batch，因而其更新十分不稳定。解决这一问题的一个简单的做法便是引入momentum。 momentum即动量，它模拟的是物体运动时的惯性，即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向，同时利用当前batch的梯度微调最终的更新方向。这样一来，可以在一定程度上增加稳定性，从而学习地更快，并且还有一定摆脱局部最优的能力：
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卷积神经网络的训练方法
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卷积神经网络的训练方法
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卷积神经网络的训练方法 上面提到的方法对于所有参数都使用了同一个更新速率。但是同一个更新速率不一定适合所有参数。比如有的参数可能已经到了仅需要微调的阶段，但又有些参数由于对应样本少等原因，还需要较大幅度的调动。 Adagrad就是针对这一问题提出的，自适应地为各个参数分配不同学习率的算法。其含义是，对于每个参数，随着其更新的总距离增多，其学习速率也随之变慢。 Adagrad算法存在三个问题：1其学习率是单调递减的，训练后期学习率非常小；2其需要手工设置一个全局的初始学习率；3更新xt时，左右两边的单位不统一 Adadelta针对上述三个问题提出了比较漂亮的解决方案。首先，针对第一个问题，只使用adagrad的分母中的累计项离当前时间点比较近的项。
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