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
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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%
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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……”
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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
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∑
ppt课件.
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
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实验结果
处，请联系网站或本人删除。
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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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。