1.全卷积网络：从像级理解到像素级理解
2.审视十大热门的码卷AI框架与资源库 分析优点与劣势
3.tensorflow和caffe哪个
4.caffe和vgg-16和googlenet的区别

全卷积网络：从像级理解到像素级理解

       深度学习大讲堂致力于推送人工智能、深度学习方面的码卷最新技术、产品以及活动。码卷请关注我们的码卷知乎专栏！

       卷积神经网络（CNN）：图像级语义理解的码卷利器

       自年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、码卷龙腾起飞源码人脸识别、码卷图像检索等方面取得了显著成就。码卷通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层，码卷将卷积层产生的码卷特征图映射成一个固定长度的特征向量。

       以AlexNet为代表的码卷经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的码卷一个数值描述。例如，码卷下图中的码卷猫，输入AlexNet，码卷得到一个长为的输出向量，表示输入图像属于每一类的概率。

       全卷积网络：从图像级理解到像素级理解

       与图像级理解任务不同，全卷积网络（FCN）能够处理像素级别的分类结果，如语义级别图像分割和边缘检测。抽奖php源码 后台针对语义分割和边缘检测问题，全卷积网络能够接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的特征图进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生一个预测。

       FCN通过逐像素计算softmax分类的损失，相当于每一个像素对应一个训练样本，解决了传统方法在图像块大小和上下文信息建模上的不足。

       下图是FCN用于语义分割的结构示意图，它在Alexnet基础上，通过1x1卷积层将channel=的特征图变为channel=的特征图，然后经过上采样和crop，变为与输入图像同样大小的channel=的特征图，实现像素级别的预测。

       全卷积网络能够端到端得到每个像素的预测结果，适用于边缘检测等像素级任务。我们曾经在一个燃气表数字识别项目中使用FCN直接得到燃气表中的数字识别结果，省去了传统识别中复杂的逐patch计算过程。

       HED: FCN用于边缘检测

       FCN在边缘检测方面也有出色表现。java nio selector 源码HED提出了side-output的概念，在网络的中间卷积层也对其输出上采样得到与原图一样的map，并与ground-truth计算loss，这些中间的卷积层输出的map称为side-output。多个side-output产生的loss直接反向传导到对应的卷积层，避免了梯度消失，同时在不同的卷积层学到了不同尺度的特征。

       我们进一步提出了“尺度相关的边输出”（scale-associated side-output）的概念，根据卷积层感受野的不同，给予不同的监督，使得最终的side-output具有尺度信息。在FSDS（fusing scale-associated deep side-output）方法中，我们首先将骨架点根据其尺度从小到大分为离散的五类，然后根据不同的side-output感受野的不同，使用不同的ground-truth去监督side-output。

       在HED中，多个side-output的结果最后是平均累加的。在FSDS中，浅层side-output产生的筹码突破指标源码小尺度骨架的置信度更高，而深层side-output产生的大尺度骨架置信度高，我们设计了带有权重的side-output融合策略，自动学到不同尺度分类结果的权重进行融合。

       全卷积网络和基于FCN的方法在深度学习领域取得了广泛的应用，从图像级理解到像素级理解，它们为计算机视觉任务带来了革命性的变化。我们开源了基于Caffe的实现，欢迎关注和支持。

审视十大热门的AI框架与资源库 分析优点与劣势

       人工智能领域的蓬勃发展，使得各类资源库及框架逐渐成为IT领域的一部分，吸引着更多普通开发者加入。在本文中，我们将深入探讨并分析十大热门的AI框架与资源库，以洞察它们各自的优势与劣势。

       首先，TensorFlow是一款由谷歌开发的开源软件，利用数据流图进行数值计算。它支持Python与C++编程语言，提供在任何CPU、华祥装饰 源码GPU设备上运行的计算架构。TensorFlow的节点排序机制允许数据层间进行决策。

       TensorFlow的显著优点在于其广泛的社区支持、强大的计算能力以及与多种硬件设备的兼容性。然而，它的学习曲线相对陡峭，对于新手而言可能需要一定时间来掌握。

       接下来，微软的CNTK（Computation Network Toolkit）提供了一套深度学习工具集，其功能与TensorFlow类似，但据称在速度上更为优越。CNTK使用C++语言，允许构建和维护独立计算网络，同时提供学习算法与模型描述。与TensorFlow相比，CNTK的优势在于其多服务器支持，更高效地利用大量资源。

       Theano作为早期的深度学习框架，使用Python语言，以高效方式进行多维数组相关的数值运算。Theano利用GPU执行数据密集型计算，具有强大的性能。然而，随着新框架的出现，Theano于年停止了主要开发工作，但它仍适合进行深度学习研究。

       Caffe是一款深度学习框架，使用C++语言，专注于快速且开放的深度学习研究。Caffe提供构建卷积神经网络（CNN）以实现图像分类的强大功能，尤其在GPU上运行时表现出色，提高执行速度。

       Keras是一套Python编写的开源神经网络库，强调“适合人类的深度学习方案”。它作为接口面向TensorFlow、CNTK等框架提供高级抽象，简化了神经网络配置。Keras的缺点在于不能作为独立框架使用，依赖于后端。

       Torch是一套基于Lua语言的开源机器学习库，适用于科学及数值运算。它提供丰富的算法选项，简化了深度学习门槛，并显著提高了效率与速度。Torch的N维数组功能使用户能够轻松进行分片和索引操作。

       Accord.NET是一套面向.NET的机器学习库，适用于C#程序员。它能够高效处理数值优化、人工神经网络和计算机视觉任务，适用于音频和图像处理。

       Apache的Spark MLlib是一套可扩展的机器学习库，支持Java、Scala、Python和R语言。它在大规模数据处理方面表现出色，提供多种机器学习算法，包括分类、回归和聚类。Spark MLlib的显著优点在于其高效性与可扩展性。

       Sci-kit Learn是Python中用于机器学习的实现方案，利用numpy、SciPy和matplotlib等库，提供高度优化的统计建模技术。它包括监督学习算法、无监督学习算法以及交叉验证等功能，适用于各种机器学习任务。

       MLPack是一套以C++语言实现的可扩展机器学习库，专为C++开发者设计。MLPack以其高效内存管理和多种高质量机器学习算法著称，为新手提供了简单易用的API。

       这十大热门AI框架与资源库均表现出色，被广泛应用于深度学习与机器学习项目中。从Facebook、谷歌、雅虎到苹果和微软，这些库的支持者遍布全球。当然，还有许多其他库未被纳入本文讨论，但它们同样在各自领域发挥着重要作用。因此，选择适合您项目需求的库至关重要。

tensorflow和caffe哪个

       以下是关于TensorFlow和Caffe的

       TensorFlow是一个开源深度学习框架，它支持分布式训练，能够在多个硬件上运行，具有高度的灵活性和可扩展性。由于其强大的计算能力和广泛的应用范围，TensorFlow成为许多研究者和开发者的首选工具。此外，TensorFlow还提供了丰富的API和文档，使得学习和使用变得更加容易。

       相比之下，Caffe也是一个广泛使用的深度学习框架，它侧重于卷积神经网络的应用。Caffe在图像处理领域表现优秀，其结构清晰、易于部署和调试。然而，相对于TensorFlow，Caffe的灵活性较低，学习和使用门槛较高。此外，随着深度学习技术的发展和应用领域的扩大，Caffe的更新和发展速度相对较慢。

       因此，在当前的深度学习领域，TensorFlow由于其灵活性、可扩展性和广泛的应用范围而更受欢迎和广泛使用。不过，Caffe在特定的应用场景下仍然具有一定的优势。选择使用哪个框架取决于具体的应用场景和开发者的需求。

caffe和vgg-和googlenet的区别

       ä¸‰è€…都属于深度学习领域的术语。

       caffe是目前在图像领域应用最为广泛的深度学习平台，许多国内外的大牛都使用caffe做为实验平台，主要原因个人认为有两个，一是caffe发展较早，随着时间的积累积聚了大量的深度学习研究成果，例如能够直接运行的代码和使用预先训练好的模型，可以很方便的进行实验；二是后人如果想与之前的方法进行比较，就需要保持除方法外的其它因素一致，如所使用的数据以及实验使用的平台。

       vgg-是一种深度卷积神经网络模型，表示其深度，是alexnet后比较有代表性的深度模型之一，在图像分类等任务中取得了不错的效果

       googlenet是google设计的一种深度卷积神经网络模型，第一版深度可至层，这一网络采纳了稀疏学习的思想，通过稀疏网络的参数来加大网络规模。

       ç±»ä¼¼caffe的平台还有tensorflow, theano, torch, paddle等等

       ç±»ä¼¼vgg-和googlenet这样的网络结构更是多种多样，比较有代表性的就是alexnet, resnet