有神经网络程序怎么实现图像压缩

❶ 如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络

BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。

六、总结

从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

❷ 图像压缩编码论文

数字图像压缩技术的研究及进展

摘要：数字图像压缩技术对于数字图像信息在网络上实现快速传输和实时处理具有重要的意义。本文介绍了当前几种最为重要的图像压缩算法：JPEG、JPEG2000、分形图像压缩和小波变换图像压缩，总结了它们的优缺点及发展前景。然后简介了任意形状可视对象编码算法的研究现状，并指出此算法是一种产生高压缩比的图像压缩算法。关键词：JPEG；JPEG2000；分形图像压缩；小波变换；任意形状可视对象编码一 引 言 随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。 图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有50多年的历史了[1]。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。本文对当前最为广泛使用的图像压缩算法进行综述，讨论了它们的优缺点以及发展前景。二 JPEG压缩 负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”（Joint Photographic Expert Group,简称JPEG），于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案，其后多次修改，至1991年形成ISO10918国际标准草案，并在一年后成为国际标准，简称JPEG标准。1．JPEG压缩原理及特点 JPEG算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的 大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系数，去掉了高频部分的系数。量化后的系数按zigzag扫描重新组织，然后进行哈夫曼编码。JPEG的特点优点：（1）形成了国际标准；（2）具有中端和高端比特率上的良好图像质量。缺点：（1）由于对图像进行分块，在高压缩比时产生严重的方块效应；（2）系数进行量化，是有损压缩；（3）压缩比不高，小于50。 JPEG压缩图像出现方块效应的原因是：一般情况下图像信号是高度非平稳的，很难用Gauss过程来刻画，并且图像中的一些突变结构例如边缘信息远比图像平稳性重要，用余弦基作图像信号的非线性逼近其结果不是最优的。2． JPEG压缩的研究状况及其前景 针对JPEG在高压缩比情况下，产生方块效应，解压图像较差，近年来提出了不少改进方法，最有效的是下面的两种方法：（1）DCT零树编码 DCT零树编码把 DCT块中的系数组成log2N个子带，然后用零树编码方案进行编码。在相同压缩比的情况下，其PSNR的值比 EZW高。但在高压缩比的情况下，方块效应仍是DCT零树编码的致命弱点。（2）层式DCT零树编码 此算法对图像作 的DCT变换，将低频 块集中起来，做 反DCT变换；对新得到的图像做相同变换，如此下去，直到满足要求为止。然后对层式DCT变换及零树排列过的系数进行零树编码。 JPEG压缩的一个最大问题就是在高压缩比时产生严重的方块效应，因此在今后的研究中，应重点解决 DCT变换产生的方块效应，同时考虑与人眼视觉特性相结合进行压缩。三 JEPG2000压缩 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29标准化小组负责制定的全新静止图像压缩标准。一个最大改进是它采用小波变换代替了余弦变换。2000年3月的东京会议，确定了彩色静态图像的新一代编码方式—JPEG2000图像压缩标准的编码算法。1．JPEG2000压缩原理及特点 JPEG2000编解码系统的编码器和解码器的框图如图1所示。编码过程主要分为以下几个过程：预处理、核心处理和位流组织。预处理部分包括对图像分片、直流电平（DC）位移和分量变换。核心处理部分由离散小波变换、量化和熵编码组成。位流组织部分则包括区域划分、码块、层和包的组织。 JPEG2000格式的图像压缩比，可在现在的JPEG基础上再提高10%~30%，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑。对于目前的JPEG标准，在同一个压缩码流中不能同时提供有损和无损压缩，而在JPEG2000系统中，通过选择参数，能够对图像进行有损和无损压缩。现在网络上的JPEG图像下载时是按“块”传输的，而JPEG2000格式的图像支持渐进传输，这使用户不必接收整个图像的压缩码流。由于JPEG2000采用小波技术，可随机获取某些感兴趣的图像区域（ROI）的压缩码流，对压缩的图像数据进行传输、滤波等操作。2．JPEG2000压缩的前景 JPEG2000标准适用于各种图像的压缩编码。其应用领域将包括Internet、传真、打印、遥感、移动通信、医疗、数字图书馆和电子商务等。JPEG2000图像压缩标准将成为21世纪的主流静态图像压缩标准。四 小波变换图像压缩1．小波变换图像压缩原理小波变换用于图像编码的基本思想就是把图像根据Mallat塔式快速小波变换算法进行多分辨率分解。其具体过程为：首先对图像进行多级小波分解，然后对每层的小波系数进行量化，再对量化后的系数进行编码。小波图像压缩是当前图像压缩的热点之一，已经形成了基于小波变换的国际压缩标准，如MPEG-4标准，及如上所述的JPEG2000标准 。2．小波变换图像压缩的发展现状及前景 目前3个最高等级的小波图像编码分别是嵌入式小波零树图像编码（EZW），分层树中分配样本图像编码（SPIHT）和可扩展图像压缩编码（EBCOT）。（1）EZW编码器 1993年，Shapiro引入了小波“零树”的概念，通过定义POS、NEG、IZ和ZTR四种符号进行空间小波树递归编码，有效地剔除了对高频系数的编码，极大地提高了小波系数的编码效率。此算法采用渐进式量化和嵌入式编码模式，算法复杂度低。EZW算法打破了信息处理领域长期笃信的准则：高效的压缩编码器必须通过高复杂度的算法才能获得，因此EZW编码器在数据压缩史上具有里程碑意义。（2）SPIHT编码器 由Said和Pearlman提出的分层小波树集合分割算法（SPIHT）则利用空间树分层分割方法，有效地减小了比特面上编码符号集的规模。同EZW相比，SPIHT算法构造了两种不同类型的空间零树，更好地利用了小波系数的幅值衰减规律。同EZW编码器一样，SPIHT编码器的算法复杂度低，产生的也是嵌入式比特流，但编码器的性能较EZW有很大的提高。（3）EBCOT编码器优化截断点的嵌入块编码方法（EBCOT）首先将小波分解的每个子带分成一个个相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码，产生压缩码流，结果图像的压缩码流不仅具有SNR可扩展而且具有分辨率可扩展，还可以支持图像的随机存储。比较而言，EBCOT算法的复杂度较EZW和SPIHT有所提高，其压缩性能比SPIHT略有提高。
小波图像压缩被认为是当前最有发展前途的图像压缩算法之一。小波图像压缩的研究集中在对小波系数的编码问题上。在以后的工作中，应充分考虑人眼视觉特性，进一步提高压缩比，改善图像质量。并且考虑将小波变换与其他压缩方法相结合。例如与分形图像压缩相结合是当前的一个研究热点。
五 分形图像压缩 1988年，Barnsley通过实验证明分形图像压缩可以得到比经典图像编码技术高几个数量级的压缩比。1990年，Barnsley的学生A.E.Jacquin提出局部迭代函数系统理论后，使分形用于图像压缩在计算机上自动实现成为可能。1． 分形图像压缩的原理 分形压缩主要利用自相似的特点，通过迭代函数系统（Iterated Function System, IFS）实现。其理论基础是迭代函数系统定理和拼贴定理。 分形图像压缩把原始图像分割成若干个子图像，然后每一个子图像对应一个迭代函数，子图像以迭代函数存储，迭代函数越简单，压缩比也就越大。同样解码时只要调出每一个子图像对应的迭代函数反复迭代，就可以恢复出原来的子图像，从而得到原始图像。2．几种主要分形图像编码技术 随着分形图像压缩技术的发展，越来越多的算法被提出，基于分形的不同特征，可以分成以下几种主要的分形图像编码方法。（1）尺码编码方法 尺码编码方法是基于分形几何中利用小尺度度量不规则曲线长度的方法，类似于传统的亚取样和内插方法，其主要不同之处在于尺度编码方法中引入了分形的思想，尺度 随着图像各个组成部分复杂性的不同而改变。（2）迭代函数系统方法 迭代函数系统方法是目前研究最多、应用最广泛的一种分形压缩技术，它是一种人机交互的拼贴技术，它基于自然界图像中普遍存在的整体和局部自相关的特点，寻找这种自相关映射关系的表达式，即仿射变换，并通过存储比原图像数据量小的仿射系数，来达到压缩的目的。如果寻得的仿射变换简单而有效，那么迭代函数系统就可以达到极高的压缩比。（3）A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一种全自动的基于块的分形图像压缩方案，它也是一个寻找映射关系的过程，但寻找的对象域是将图像分割成块之后的局部与局部的关系。在此方案中还有一部分冗余度可以去除，而且其解码图像中存在着明显的方块效应。3．分形图像压缩的前景 虽然分形图像压缩在图像压缩领域还不占主导地位，但是分形图像压缩既考虑局部与局部，又考虑局部与整体的相关性，适合于自相似或自仿射的图像压缩，而自然界中存在大量的自相似或自仿射的几何形状，因此它的适用范围很广。六 其它压缩算法 除了以上几种常用的图像压缩方法以外，还有：NNT（数论变换）压缩、基于神经网络的压缩方法、Hibert扫描图像压缩方法、自适应多相子带压缩方法等，在此不作赘述。下面简单介绍近年来任意形状纹理编码的几种算法[10]~ [13]。（1）形状自适应DCT（SA-DCT）算法 SA-DCT把一个任意形状可视对象分成 的图像块，对每块进行DCT变换，它实现了一个类似于形状自适应Gilge DCT[10][11]变换的有效变换，但它比Gilge DCT变换的复杂度要低。可是，SA-DCT也有缺点，它把像素推到与矩形边框的一个侧边相平齐，因此一些空域相关性可能丢失，这样再进行列DCT变换，就有较大的失真了[11][14][15]。（2）Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一个应用于任意形状对象的小波变换方案。在此方案中，首先将可视对象的行像素推到与边界框的右边界相平齐的位置，然后对每行的有用像素进行小波变换，接下来再进行另一方向的小波变换。此方案，充分利用了小波变换的局域特性。然而这一方案也有它的问题，例如可能引起重要的高频部分同边界部分合并，不能保证分布系数彼此之间有正确的相同相位，以及可能引起第二个方向小波分解的不连续等。（3）形状自适应离散小波变换（SA-DWT） Li等人提出了一种新颖的任意形状对象编码，SA-DWT编码[18]~[22]。这项技术包括SA-DWT和零树熵编码的扩展（ZTE），以及嵌入式小波编码（EZW）。SA-DWT的特点是：经过SA-DWT之后的系数个数，同原任意形状可视对象的像素个数相同；小波变换的空域相关性、区域属性以及子带之间的自相似性，在SA-DWT中都能很好表现出来；对于矩形区域，SA-DWT与传统的小波变换一样。SA-DWT编码技术的实现已经被新的多媒体编码标准MPEG-4的对于任意形状静态纹理的编码所采用。 在今后的工作中，可以充分地利用人类视觉系统对图像边缘部分较敏感的特性，尝试将图像中感兴趣的对象分割出来，对其边缘部分、内部纹理部分和对象之外的背景部分按不同的压缩比进行压缩，这样可以使压缩图像达到更大的压缩比，更加便于传输。七 总结 图像压缩技术研究了几十年，取得了很大的成绩，但还有许多不足，值得我们进一步研究。小波图像压缩和分形图像压缩是当前研究的热点，但二者也有各自的缺点，在今后工作中，应与人眼视觉特性相结合。总之，图像压缩是一个非常有发展前途的研究领域，这一领域的突破对于我们的信息生活和通信事业的发展具有深远的影响。

参考文献：[1] 田青. 图像压缩技术[J]. 警察技术, 2002, (1)：30-31.[2] 张海燕, 王东木等. 图像压缩技术[J]. 系统仿真学报, 2002, 14(7)：831-835.[3] 张宗平, 刘贵忠. 基于小波的视频图像压缩研究进展[J]. 电子学报, 2002, 30(6)：883-889.
[4] 周宁, 汤晓军, 徐维朴. JPEG2000图像压缩标准及其关键算法[J]. 现代电子技术, 2002, (12)：1-5.[5] 吴永辉, 俞建新. JPEG2000图像压缩算法概述及网络应用前景[J]. 计算机工程, 2003, 29(3)：7-10.[6] J M Shaprio. Embedded image coding using zerotree of wavelet coefficients[J]. IEEE Trans. on Signal Processing, 1993, 41(12): 3445-3462.[7] A Said, W A Pearlman. A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees[J]. IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Tech. 1996, 6(3): 243-250.[8] D Taubman. High performance scalable image compression with EBCOT[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2000, 9(7): 1158–1170.[9] 徐林静, 孟利民, 朱建军. 小波与分行在图像压缩中的比较及应用. 中国有线电视, 2003, 03/04：26-29.[10] M Gilge, T Engelhardt, R Mehlan. Coding of arbitrarily shaped image segments based on a generalized orthogonal transform[J]. Signal Processing: Image Commun., 1989, 1(10): 153–180.[11] T Sikora, B Makai. Shape-adaptive DCT for generic coding of video[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(1): 59–62.[12] T Sikora, S Bauer, B Makai. Efficiency of shape-adaptive 2-D transforms for coding of arbitrarily shaped image segments[J]. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., 1995, 5(3): 254–258.[13]邓家先 康耀红 编着 《信息论与编码》

❸ 卷积神经网络为什么适合图像处理

神经网络的本质就在于做信息形式的变换,而要想做数据的处理,首要解决的问题就是如何将数据张量化,问题就在于卷积神经网络要处理的数据必须是向量形式,对于图像这种数据类型来说,如果将其展开成一维的向量,且不说得到向量的维数过高,网络太深导致网络中参数太多,图像中的空间信息也会丢失。
而卷积神经网络能够用卷积的方式从原信息中提取"部分特定的信息(信息跟卷积核相关)",且对于二维的图像来说是原生支持的(不需要处理),这就保留了图像中的空间信息,而空间信息是具有可平移性质的.。
并且卷积神经网络的参数就只是卷积核的参数以及偏置(Bias),而卷积核的参数可以做到共享,卷积核也可以用多个,从多个角度对原图像解读。
这就是卷积神经网络的几个特点:局部感知,参数共享,多核,平移不变性正是因为这些特点,在图像领域处理上,卷积神经网络取代了人工神经网络。
卷积神经网络 (CNN) 是当今最流行的模型之一。这种神经网络计算模型使用多层感知器的变体，并包含一个或多个可以完全连接或池化的卷积层。这些卷积层创建了记录图像区域的特征图，该区域最终被分成矩形并发送出去进行非线性处理。
优点：
图像识别问题的非常高的准确性。自动检测重要特征，无需任何人工监督。权重共享。
缺点：
CNN 不对物体的位置和方向进行编码。缺乏对输入数据空间不变的能力。需要大量的训练数据。

❹ 神经网络的关键是什么

神经网络的关键是什么
相对于传统的线性和非线性方法，为什么神经网络会如此强大？
当你有一个线性模型，每一个功能要么对你有帮助，要么对你有伤害，这种假设是线性模型中固有的。因此线性模型要么功能异常强大，用类1表示；要么则毫无用处，用类2表示。所有的解决方案，要么导致该功能获得巨大的价值；要么价值变得微不足道。你永远不会有这么一个状态说，在这个区间，该功能就是代表类1；但是在另一个区间，它代表类2。
线性和非线性方法局限性很大。也就是说，如果你分析图片，举个例子，寻找狗狗的照片，它很可能会进入到一个特定的子集里面，比如只显示有一只狗的照片，或是显示某一像素和其他类型的图片。在线性模式里面，你无法确定复杂的关系集。相比于线性模型，非线性模型可能会显得更强大一些，但是这种模式同样难以训练。我们会再一次进入到所谓最优化理论的问题之中，这也是我们在很长一段时间里认为神经网络还不是足够好的原因之一，因为他们会“过拟合”，通俗的说，就是太过强大。我们无法做预测，也无法确保最优化方案。或许，这可能就是为什么神经网络从当下暂时消失的原因吧。
在神经网络理论中，机器学习有很多分支和方法，你能总结一些关键方法吗？
到目前为止，最成功的方法是监督学习方法，它使用了一个比较老的算法，称为反向传播，构建了一个拥有许多不同输出的神经网络。
让我们看下一个神经网络构建，这个网络已经非常流行了，叫做卷积神经网络。这个理念是机器学习研究人员构建了一个多层架构的模型，每一层都可以用不同的方法处理之前一层的连接。
在第一层，你有一个窗口，上面会给图像分配权值，它也变成了该层的输入。由于权值“卷积”，该层也被称为卷积层，它会自我重叠。接着后面会有若干个不同类型的层，每层都有不同的属性，绝大多数都是非线性的。
最后一层会有1万个潜在神经元输入，那些激活的神经输出，每一个都对应了一个特殊的标签，可以用来识别图像。第一类可能是一只猫，第二类可能是一辆车，以此推到所有一万个类，这样一张“图像网”就出来了。如果第一个神经元（一只猫）与1万个神经元中绝大多数都匹配，那么这张图像就能被识别出来，是一张猫的图像。
这种监督学习方法的缺点是，在训练的时候，你必须要在图像上应用标签，这是一辆车，这是一个动物园等。
没错，那么无监督学习方法呢？
无监督学习方法还不是那么受欢迎，它涉及到“自编码器”。这种神经网络不会用来分类图像，但是可以压缩图像。同我刚才提及的方法来读取图像，识别一个权值，并在一个卷积层内用像素填满。其他若干层也这样，包括相比于其它层小的多的中间层。这样做的话，相关的神经元会变得很少，基本上，你读取图像时会进入到一个瓶颈，之后从另一边走出来，并尝试重新构建该图像。
在无监督学习训练下，不需要打标签，因为你所做的就是把图像放入到神经网络的两端，然后训练网络适应图像，特别是训练中间层。一旦你这么做了，那么就拥有了一个知道如何压缩图像的神经网络。无监督学习方法可以给你提供能应用在其他分类器的功能，因此如果你有哪怕一点点标签训练数据，没问题，它一样可以为你提供大量图像。你可以把这些图像看做是无标签训练数据，并使用这些图像构建一个“自编辑器”，然后从这个自编辑器中导出一些功能，这些功能适合使用一些训练数据，以此找到对特殊模型敏感的自动编码神经网络中的神经元。

❺ 卷积神经网络CNN在图像识别问题应用综述（20191219）

   这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了6.7篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果
   将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。

  计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
                                         ————维基网络
  通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次：
（1）底层特征的研究：
  这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等
（2）中层语义特征的研究：
   该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴
（3）高层语义理解：
  这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。
  而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。

人类的视觉工作模式是这样的：
   首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。
   于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。
   接着，无数条线又整合成一个个轮廓。
   最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。
  计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程

  （1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在
  （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。
  （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。
  过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCALCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分着名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。
  另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。
  因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。

  上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。

  在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：

  一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。
  如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是：
  如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))，
  那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)

  图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了：
（1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移

  该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( https://www.hu.com/search?type=content&q=CNN )，
  特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。
  但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。

CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。

  CNN中的神经元主要分成了两种：
（a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大）
（b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。
（c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。

  也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。

  了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。

  上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。

  现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题：
  给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。
   用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。

  池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种：
分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。

  CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。

   该部分的核心参考文献：
《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36.
  深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。

  深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。
其生成架构模型主要包括：
  受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。
  监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。

[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019.
[2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36.
[3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017.
[4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017.
[5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017.
[6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014.
[7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012.
[8]CSDN、知乎、机器之心、维基网络

❻ bp神经网络 图像压缩

笼统的说，遇到这种情况，你可以调整隐含层神经元的个数或增加隐含层数。不过应该具体情况具体分析，如果方便的话，请你将你的程序贴出来，我可以帮你分析一下。谢谢。

❼ 请问一下如何用BP神经网络来实现bmp真彩色图像压缩算法的编程

请问一下如何用BP神经网络来实现bmp真彩色图像压缩算法的编程

❽ 手机上运行的深度神经网络模型-MobileNet

文章引用自《 从MobileNet看轻量级神经网络的发展 》，详情请点击原文观看

前  言 

随着深度学习的火热，计算机视觉领域内的卷积神经网络模型也层出不穷。从1998年的LeNet，到2012年引爆深度学习热潮的AlexNet，再到后来2014年的VGG，2015年的ResNet，深度学习网络模型在图像处理中应用的效果越来越好。神经网络体积越来越大，结构越来越复杂，预测和训练需要的硬件资源也逐步增多，往往只能在高算力的服务器中运行深度学习神经网络模型。移动设备因硬件资源和算力的限制，很难运行复杂的深度学习网络模型。

深度学习领域内也在努力促使神经网络向小型化发展。在保证模型准确率的同时体积更小，速度更快。到了2016年直至现在，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet以及MobileNet等轻量级网络模型。这些模型使移动终端、嵌入式设备运行神经网络模型成为可能。而MobileNet在轻量级神经网络中较具代表性。

谷歌在2019年5月份推出了最新的MobileNetV3。新版MobileNet使用了更多新特性，使得MobileNet非常具有研究和分析意义，本文将对MobileNet进行详细解析。

MobileNet的优势

MobileNet网络拥有更小的体积，更少的计算量，更高的精度。在轻量级神经网络中拥有极大的优势。

1

更小的体积

MobileNet相比经典的大型网络，参数量明显更少，参数量越少模型体积越小。

2

更少的计算量

MobileNet优化网络结构使模型计算量成倍下降。

3

更高的准确率

MobileNet凭借网络结构优化，在更少的参数及更少的计算量情况下，网络精度反而超过了部分大型神经网络。在最新的MobileNetV3-Large中，实现ImageNet数据集Top1准确率达到75.2%。

4

更快的速度

使用Google Pixel-1手机测试，MobileNet各版本都能保持运行时间在120ms以下，最新版MobileNetV3-Large运行时间达到66ms，参数量和计算量更低的MobileNetV3-Small更是能达到22ms；GoogleNet运行速度约为250ms，而VGG-16由于一次性需要加载至内存的空间已超过500MB，手机系统会报内存溢出错误导致无法运行。

5

多种应用场景

MobileNet可以在移动终端实现众多的应用，包括目标检测，目标分类，人脸属性识别和人脸识别等。

MobileNet各版本介绍

1

MobileNetV1网络结构

整个网络不算平均池化层与softmax层，共28层；

在整个网络结构中步长为2的卷积较有特点，卷积的同时充当下采样的功能；

第一层之后的26层都为深度可分离卷积的重复卷积操作；

每一个卷积层（含常规卷积、深度卷积、逐点卷积）之后都紧跟着批规范化和ReLU激活函数；

最后一层全连接层不使用激活函数。

2

MobileNetV2网络结构

MobileNetV2中主要引入线性瓶颈结构和反向残差结构。

MobileNetV2网络模型中有共有17个Bottleneck层（每个Bottleneck包含两个逐点卷积层和一个深度卷积层），一个标准卷积层（conv），两个逐点卷积层（pw conv），共计有54层可训练参数层。MobileNetV2中使用线性瓶颈（Linear Bottleneck）和反向残差（Inverted Resials）结构优化了网络，使得网络层次更深了，但是模型体积更小，速度更快了。

3

MobileNetV3网络结构

MobileNetV3分为Large和Small两个版本，Large版本适用于计算和存储性能较高的平台，Small版本适用于硬件性能较低的平台。

Large版本共有15个bottleneck层，一个标准卷积层，三个逐点卷积层。

Small版本共有12个bottleneck层，一个标准卷积层，两个逐点卷积层。

MobileNetV3中引入了5×5大小的深度卷积代替部分3×3的深度卷积。引入Squeeze-and-excitation（SE）模块和h-swish（HS）激活函数以提高模型精度。结尾两层逐点卷积不使用批规范化（Batch Norm），MobileNetV3结构图中使用NBN标识。

（图片来源https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf）

网络结构上相对于MobileNetV2的结尾部分做了优化，去除三个高阶层，如上图所示。去除后减少了计算量和参数量，但是模型的精度并没有损失。

值得一提的是，不论是Large还是Small版本，都是使用神经架构搜索（NAS）技术生成的网络结构。

4

MobileNet各版本特性

MobileNet实现计算量减小、参数量减少的同时保证了较高的准确率,这和其拥有的特性息息相关：

MobileNetV1提出的特性

MobileNetV2提出的特性

MobileNetV3提出的特性

MobileNet各个版本拥有的特性汇总

下文将对上表中的各个特性详细阐述。

MobileNet的特性详解

1

深度可分离卷积

从MobileNetV1开始，到V2、V3的线性瓶颈结构都大量使用了深度可分离卷积。

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种卷积结构。它是由一层深度卷积（Depthwise convolution）与一层逐点卷积（Pointwise Convolution）组合而成的，每一层卷积之后都紧跟着批规范化和ReLU激活函数。跟标准卷积的区别就是精度基本不变的情况下，参数与计算量都明显减少。

深度卷积

深度卷积（Depthwise convolution, DW）不同于常规卷积操作，深度卷积中一个卷积核只有一维，负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积；常规卷积每个卷积核的维度与输入维度相同，每个通道单独做卷积运算后相加。

以一张5x5x3（长和宽为5，RGB3通道）的彩色图片举例。每层深度卷积卷积核的数量与上一层的通道数相同（通道和卷积核一一对应）。设padding=1，stride=1，一个三通道的图像经过运算后生成了3个特征图，如下图所示：

深度卷积完成后的输出特征图通道数与输入层的通道数相同，无法扩展通道数。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算，没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的特征信息。因此需要逐点卷积来将生成的特征图进行组合生成新的特征图。

逐点卷积

逐点卷积（Pointwise Convolution, PW）的运算与标准卷积运算非常相似。

逐点卷积卷积核大小为1×1xM（M为输入数据的维度），每次卷积一个像素的区域。逐点卷积运算会将上一层的特征图在深度方向上进行加权组合，生成新的特征图，新的特征图的大小与输入数据大小一致；然后组合各通道的特征图，以较少的计算量进行降维或升维操作（改变输出数据的维度）。

以一张5x5x3（长和宽为5，RGB3通道）的彩色图片举例，使用4个1x1x3的逐点卷积核进行卷积，逐点卷积运算后生成了4个特征图。这个例子是使用逐点卷积进行升维的操作，特征图从5x5x3 升维到5x5x4。如下图所示：

深度可分离卷积结构解析

将深度卷积和逐点卷积组成深度可分离卷积后的示意图，如下图所示：

首先进行深度卷积操作，得出的特征图各通道之间是不关联的。接着进行逐点卷积把深度卷积输出的特征图各通道关联起来。

深度可分离卷积使用了更小的空间代价（参数减少）和更少的时间代价（计算量更少）实现了标准卷积层一样的效果（提取特征）。

一般的设Df为输入特征图边长，Dk为卷积核边长，特征图和卷积核均为长宽一致，输入通道数为M，输出通道数为N，则:

标准卷积计算量为：Df×Df×Dk×Dk×M×N

深度卷积的计算量为：Df×Df×Dk×Dk×M

逐点卷积的计算量为：Df×Df×M×N

上图所示实现输入特征图大小为5×5×3，输出特成图大小为5×5×4，设padding=1，stride=1，深度卷积卷积核大小为3×3，标准卷积也使用3×3尺寸卷积核。实现相同的卷积效果，参数量（不包含偏置）与计算量对比如下表所示：

深度可分离卷积的演变

事实上深度可分离卷积不是在MobileNetV1中第一次提出的，而是在2016年由谷歌的Xception网络结构中提出的。MobileNetV1在Xception的基础上，对深度可分离卷积进行了改进，做到了计算量与参数量的下降：

假定M为输入层的通道数，N为输出层的通道数。

Xcenption的深度可分离卷积是由输入参数开始，使用1x1xMxN卷积将输入层的通道数转换为目标通道数，再通过3x3x1卷积核对每个通道进行卷积，每次卷积过后使用ReLU进行激活。

MobileNetV1的深度可分离卷积则是先使用3x3x1xM对输入层的每个通道分别卷积，之后通过1x1xMxN将输入层通道数转换为输出层通道数，每次卷积过后做一次批规范化操作，再使用ReLU进行激活。

这里我们使用MobileNetV1网络结构的第一个深度可分离卷积层来举例，输入层维度为112x112x32，输出层维度为112x112x64，Xception与MobileNet的深度可分离卷积的计算量与参数个数对比如下表：

由此可知将PW卷积与DW卷积的顺序调整后，优化了网络的空间复杂度和时间复杂度。

2

宽度因子

MobileNet本身的网络结构已经比较小并且执行延迟较低，但为了适配更定制化的场景，MobileNet提供了称为宽度因子（Width Multiplier）的超参数给我们调整。宽度因子在MobileNetV1、V2、V3都可以运用。

通过宽度因子，可以调整神经网络中间产生的特征的大小，调整的是特征数据通道数大小，从而调整了运算量的大小。

宽度因子简单来说就是新网络中每一个模块要使用的卷积核数量相较于标准的MobileNet比例。对于深度卷积结合1x1方式的卷积核，计算量为：

算式中α即为宽度因子，α常用的配置为1,0.75,0.5,0.25；当α等于1时就是标准的MobileNet。通过参数α可以非常有效的将计算量和参数数量约减到α的平方倍。

下图为MobileNetV1使用不同α系数进行网络参数的调整时，在ImageNet上的准确率、计算量、参数数量之间的关系（每一个项中最前面的数字表示α的取值）。

（数据来源https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf）

可以看到当输入分辨率固定为224x224时，随着宽度因子的减少，模型的计算量和参数越来越小。从上表可以看到， 0.25 MobileNet的正确率比标准版1.0MobileNet低20%，但计算量和参数量几乎只有标准版1.0MobileNet计算量、参数量的10%！对于计算资源和存储资源都十分紧张的移动端平台，可以通过α宽度因子调节网络的餐数量是非常实用的，在真正使用时我们可以按需调整α宽度因子达到准确率与性能的平衡。

3

分辨率因子

MobileNet还提供了另一个超参数分辨率因子（Resolution Multiplier）供我们自定义网络结构，分辨率因子同样在MobileNetV1、V2、V3都可以运用。

分辨率因子一般用β来指代，β的取值范围在(0,1]之间，是作用于每一个模块输入尺寸的约减因子，简单来说就是将输入数据以及由此在每一个模块产生的特征图都变小了，结合宽度因子α，深度卷积结合1x1方式的卷积核计算量为：

下图为MobileNetV1使用不同的β系数作用于标准MobileNet时，在ImageNet上对精度和计算量的影响（α固定1.0）

（数据来源https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf）

上图中的 224、192、160、128 对应的分辨率因子分别为 1、 6/7、5/7、4/7。

β=1时，输入图片的分辨率为224x224，卷积后的图像大小变化为： 224x224 、112x112、56x56、28x28、14x14、7x7。

β= 6/7时，输入图片的分辨率为192x192，卷积后各层特征图像大小变化为：192x192、96x96、48x48、24x24、12x12、6x6。

卷积特征图像的大小变化不会引起参数量的变化，只改变模型M-Adds计算量。上图中 224分辨率模型测试ImageNet数据集准确率为70.6%，192分辨率的模型准确率为69.1%，但是M-Adds计算量减少了151M，对移动平台计算资源紧张的情况下，同样可以通过β分辨率因子调节网络输入特征图的分辨率，做模型精度与计算量的取舍。

4

规范化

深度学习中的规范化操作（Normalization），有助于加快基于梯度下降法或随机梯度下降法模型的收敛速度，提升模型的精度，规范化的参数能够提升模型泛化能力，提高模型的可压缩性。

按照规范化操作涉及对象的不同可以分为两大类，一类是对输入值进行规范化操作，比如批规范化（Batch Normalization）、层规范化（Layer Normalization）、实例规范化（Instance Normalization）、组规范化（Group Normalization）方法都属于这一类。另外一类是对神经网络中参数进行规范化操作，比如使用L0,L1范数。

批规范化

批规范化（Batch Normalization）几乎存在于MobileNetV1、V2、V3的每个卷积层的后面，目的是加快训练收敛速度，提升准确率。

批规范化是一种对数值的特殊函数变换方法，也就是说假设原始的某个数值是 x，套上一个起到规范化作用的函数，对规范化之前的数值 x 进行转换，形成一个规范化后的数值，即：

所谓规范化，是希望转换后的数值满足一定的特性，至于对数值具体如何变换，跟规范化目标有关，不同的规范化目标导致具体方法中函数所采用的形式不同。通过自适应的重新参数化的方法，克服神经网络层数加深导致模型难以训练的问题。

参数规范化

参数规范化（Weight Normalization， WN）是规范化的一种, 通过人为的设定稀疏算法，去除模型中多余的参数（置为0）使得模型参数稀疏化，可以通过L1范式实现。

参数规范化是防止模型过分拟合训练数据。当训练一批样本的时候，随着训练的推移模型会越来越趋向于拟合样本数据。因为参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合。

需要保证模型"简单"的基础上最小化训练误差，这样得到的参数才具有好的泛化性能（也就是测试误差也小），而模型"简单"就是通过规则函数来实现的。

如上图所示，左侧分类明显的是欠拟合，模型并没有能够拟合数据。中间图示为合适的拟合，右边图示是过拟合，模型在训练样本中拟合度是很好的，但是却违背了特征分类规律，在新的测试样本中表现糟糕，影响模型的泛化能力。显然右侧模型在训练是受到额外参数干扰。参数规则化能够使参数稀疏，减少额外参数的干扰，提高泛化能力。

模型拥有稀疏的参数（模型中有大量参数为0），也有利于通过压缩算法压缩模型的大小。

5

线性瓶颈

线性瓶颈英文为Linear Bottleneck，是从Bottleneck结构演变而来的，被用于MobileNetV2与V3。

Bottleneck结构首次被提出是在ResNet网络中。该结构第一层使用逐点卷积，第二层使用3×3大小卷积核进行深度卷积，第三层再使用逐点卷积。MobileNet中的瓶颈结构最后一层逐点卷积使用的激活函数是Linear，所以称其为线性瓶颈结构（Linear Bottleneck）。线性瓶颈结构有两种，第一种是步长为1时使用残差结构，第二种是步长为2时不使用残差结构。

其中输入通道数为M，扩大倍数系数为T。T的值为大于0 的正数，当 0<T<1时，第一层逐点卷积起到的作用是降维。当 1<T时，第一层逐点卷积起到的作用是升维。

第二层为深度卷积，输入通道数 = 输出通道数 = M×T。

第三层为逐点卷积，作用是关联深度卷积后的特征图并输出指定通道数N。

线性瓶颈结构相对标准卷积能够减少参数数量，减少卷积计算量。从空间和时间上优化了网络。

6

反向残差

MobileNetV2中以ResNet的残差（Resials）结构为基础进行优化，提出了反向残差（Inverted Resials）的概念，之后也同样运用与MobileNetV3中。

ResNet中提出的残差结构解决训练中随着网络深度增加而出现的梯度消失问题，使反向传播过程中深度网络的浅层网络也能得到梯度，使浅层网络的参数也可训练，从而增加特征表达能力。

ResNet的残差结构实际是在线性瓶颈结构的基础上增加残差传播。如下图所示：

ResNet中的残差结构使用第一层逐点卷积降维，后使用深度卷积，再使用逐点卷积升维。

MobileNetV2版本中的残差结构使用第一层逐点卷积升维并使用Relu6激活函数代替Relu，之后使用深度卷积，同样使用Relu6激活函数，再使用逐点卷积降维，降维后使用Linear激活函数。这样的卷积操作方式更有利于移动端使用（有利于减少参数与M-Adds计算量），因维度升降方式与ResNet中的残差结构刚好相反，MobileNetV2将其称之为反向残差（Inverted Resials）。

7

5x5 的深度卷积

MobileNetV3中，深度卷积大量使用5x5大小的卷积核。这是因为使用神经结构搜索（NAS）技术计算出的MobileNetV3网络结构的过程中，发现了在深度卷积中使用5x5大小的卷积核比使用3x3大小的卷积核效果更好，准确率更高。关于NAS技术将会在下文的单独章节中做介绍。

8

Squeeze-and-excitation 模块

Squeeze-and-Excitation模块（简称SE模块）的首次提出是在2017年的Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)网络结构中，在MNasNet中进行了改进，之后在MobileNetV3中大量使用。研究人员期望通过精确的建模卷积特征各个通道之间的作用关系来改善网络模型的表达能力。为了达到这个期望，提出了一种能够让网络模型对特征进行校准的机制，使得有效的权重大，无效或效果小的权重小的效果，这就是SE模块。

（图片来源https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf）

如上图，MobileNetV3的SE模块被运用在线性瓶颈结构最后一层上，代替V2中最后的逐点卷积，改为先进行SE操作再逐点卷积。这样保持了网络结构每层的输入和输出，仅在中间做处理，类似于软件开发中的钩子。

SE模块结构详解

下图表示一个SE 模块。主要包含Squeeze和Excitation两部分。W，H表示特征图宽，高。C表示通道数，输入特征图大小为W×H×C。

压缩（Squeeze）

第一步是压缩（Squeeze）操作，如下图所示

这个操作就是一个全局平均池化（global average pooling）。经过压缩操作后特征图被压缩为1×1×C向量。

激励（Excitation）

接下来就是激励（Excitation）操作，如下图所示

由两个全连接层组成，其中SERatio是一个缩放参数，这个参数的目的是为了减少通道个数从而降低计算量。

第一个全连接层有C*SERatio个神经元，输入为1×1×C，输出1×1×C×SERadio。

第二个全连接层有C个神经元，输入为1×1×C×SERadio，输出为1×1×C。

scale操作

最后是scale操作，在得到1×1×C向量之后，就可以对原来的特征图进行scale操作了。很简单，就是通道权重相乘，原有特征向量为W×H×C，将SE模块计算出来的各通道权重值分别和原特征图对应通道的二维矩阵相乘，得出的结果输出。

这里我们可以得出SE模块的属性：

参数量 = 2×C×C×SERatio

计算量 = 2×C×C×SERatio

总体来讲SE模块会增加网络的总参数量，总计算量，因为使用的是全连接层计算量相比卷积层并不大，但是参数量会有明显上升，所以MobileNetV3-Large中的总参数量比MobileNetV2多了2M。

MobileNetV3中的SE模块

SE模块的使用是很灵活的，可以在已有网络上添加而不打乱网络原有的主体结构。

ResNet中添加SE模块形成SE-ResNet网络，SE模块是在bottleneck结构之后加入的，如下图左边所示。

MobileNetV3版本中SE模块加在了bottleneck结构的内部，在深度卷积后增加SE块，scale操作后再做逐点卷积，如上图右边所示。MobileNetV3版本的SERadio系数为0.25。使用SE模块后的MobileNetV3的参数量相比MobileNetV2多了约2M，达到5.4M，但是MobileNetV3的精度得到了很大的提升，在图像分类和目标检测中准确率都有明显提升。

9

h-swish激活函数

MobileNetV3中发现swish激活函数能够有效提高网络的精度，但是swish的计算量太大了，并不适合轻量级神经网络。MobileNetV3找到了类似swish激活函数但是计算量却少很多的替代激活函数h-swish（hard version of swish）如下所示：

sigmoid、h-sigmoid、swish、h-swish激活函数的比较：

（图片来源https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf）

这种非线性在保持精度的情况下带来了很多优势，首先ReLU6在众多软硬件框架中都可以实现，其次量化时避免了数值精度的损失，运行快。这一非线性改变将模型的延时增加了15%。但它带来的网络效应对于精度和延时具有正向促进，剩下的开销可以通过融合非线性与先前层来消除。

❾ 图像压缩编码中常用哪些数学方法

1. RLE（Run Length Encoding）压缩算法，又称行程编码。

2. 哈夫曼编码。

3. LZW压缩算法。

4. DiscreteCosineTransform(DCT,离散余弦变换）属于变换编码。

5. 分形。

6. 小波变换。

7. 人工神经网络。

5，6，7属于较新的方法，这些算法详细的可以看一下相关的文献！

❿ 求助，帮忙下载CSDN代码！

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BP神经网络实现图像压缩.zip