卷积神经网络(Andrew 第73页

简要理解卷积神经网络（CNN）

简要理解卷积神经网络（CNN）卷积是寻找特征池化是压缩数据激活是加强特征全连接是为了进行非线性分类

Bing激凌·2023-02-05 13:13

openmmlabAI实战营第二讲笔记

图像分类与基础视觉模型1.图像分类介绍2.卷积神经网络AlexNet(2012)，GoingDeeper(2012~2014)，VGG(2014)，GoogLeNet(Inceptionv1,2014)

灵魂起源·2023-02-05 13:13

OpenMMLab AI实战营——02 图像分类与 MMClassification

主要内容：深度学习基础及卷积神经网络。期待后面的代码实战课，能有所收获。其他没什么。附gitee主页：OpenMMLabAI实战营从入门到放弃

Gauss17770430·2023-02-05 13:12

01 前言 Andrew机器学习笔记

逍遥小强·2023-02-05 13:13

【OpenMMLab】打卡笔记2 -- 图像分类与基础视觉模型

图像分类与基础视觉模型图像分类模型设计卷积神经网络轻量化卷积神经网络VisionTransformers模型学习监督学习自监督学习数据增强图像分类模型设计卷积神经网络AlexNet(2012)GoingDeeper

W.O.E·2023-02-05 11:14

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 3 课

图像分类工具包MMClassification具有丰富的模型，包括卷积神经网络，如VGG；轻量化卷积网络，如MobileNetV2/V3；Transformer模型，如ViT等。

sophia_cong·2023-02-05 10:40

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 2 课

755756355588…563445558478…757680…………………788491…1421421878858159...12415617898149164…154156226像素数组图像类别：香蕉卷积神经网络

sophia_cong·2023-02-05 10:10

OpenMMLab Day2 图像分类及基础视觉模型

图像分类与基础视觉模型batchSize对精度没有太大影响，但是影响收敛速度少样本学习模型设计卷积神经网络AlexNet、VGG、GoogleNet残差学习：浅层网络、深层网络两个残差模块：Basicblock

kongqi404·2023-02-05 09:39

神经风格转换（Style Transfer）小试牛刀

样式迁移深度学习框架：MXNET（Python调用）神经风格转换论文原文参考：ANeuralAlgorithmofArtisticStyle1什么是神经风格转换神经风格转换（也可称作“样式迁移”）是一种使用卷积神经网络自动将某一图像的样式

why502b·2023-02-05 02:26

MXNet实现图片的样式风格迁移(Style Transfer)

其中抽取特征一般使用卷积神经网络，本节我们使用VGG-19

寅恪光潜·2023-02-05 02:55

神经网络基础部件-参数初始化详解

本文内容参考资料为《智能之门-神经网络与深度学习入门》和《解析卷积神经网络》两本书，以及部分网络资料，加以个人理解和内容提炼总结得到。文中所有直方图的图片来源于参考资料3。

嵌入式视觉·2023-02-05 01:20

机器学习（Dog vs Cat）猫狗大战

#一．模型介绍：1.CNN模型的基本结构CNN(ConvolutionalNeuralNetworks)即卷积神经网络，是一种神经网络，其基本运算方式为卷积。

Pistachiout·2023-02-05 00:33

OpenMMLab AI实战营课程笔记1

（与原始论文跑分一致，精度对齐）机器学习与神经网络也被称为统计学习问题卷积神经网络局部连接

拔丝红薯有点儿咸·2023-02-04 22:33

必读的计算机视觉开创性论文

image从ILSVRC中可以看出，近几年图像分类神经网络架构的错误率以惊人的幅度下降深度学习已经存在了几十年，YannLecun在1998年就发表了一篇关于卷积神经网络（CNN）的论文。

深度学习炼丹·2023-02-04 20:10

【毕业设计】基于卷积神经网络的垃圾分类系统

系统演示视频：【毕业设计】基于卷积神经网络的垃圾分类系统演示视频本作品内容包括：1.数据集2.网站和模型训练等全部的源代码3.多种卷积神经网络算法迁移学习实现的源代码：Efficientnet、DenseNet

毕设论文辅导·2023-02-04 20:49

【毕业设计】基于卷积神经网络的植物花卉识别系统

系统演示视频：【毕业设计】基于卷积神经网络的植物花卉分类系统本项目使用到的技术包括：卷积神经网络（CNN）算法，Django框架搭建网站，CNN模型调优。

毕设论文辅导·2023-02-04 20:49

计算机视觉定义/openmmlab 体系/机器学习与卷积神经网络

目录1.计算机视觉1.1目标检测1.2图像分割1.3图像分类2.openmmlab的体系（主要摘取了感兴趣的几个库）3.机器学习、卷积神经网络4.大神推荐的如今建议入门的领域：1.计算机视觉是对图像，视频此类图像类信息进行特征提取等以获取信息的技术

千恋茉子·2023-02-04 19:12

卷积神经网络CNN

目录一、卷积层1.卷积2.填充与步幅填充步幅3.池化层4.多通道卷积5.转置卷积二、经典的网络LeNetAlexNetResnet卷积神经网络是计算机视觉中最重要的基础之一，本文将记录网络中的卷积、池化等操作

john_bee·2023-02-04 19:41

图像分类任务要点节点简述

目录1.图像分类任务2.卷积神经网络2.1卷积的特点：2.2卷积核使用的一个重要节点：2.3卷积架构的'救星'---'res残差'2.4卷积带来的参数量：3.神经结构搜索（neuralarchitecturesearch

千恋茉子·2023-02-04 19:38

卷积神经网络理论知识（CNN实例讲解）

最近看到知乎发现在讲解理论知识比有些博客容易理解很多，这里记一篇卷积神经网络理论知识原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50800849原来CNN是这样提取图像特征的。。。

weixin_30790841·2023-02-04 18:05

卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

你只需不停增加层，直到测试误差不再减少.著名：本文是从MichaelNielsen的电子书NeuralNetworkandDeepLearning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录

~西贝贝~·2023-02-04 18:32

卷积神经网络新方向：Three-column CNN实现无参考立体图像评估

Three-columnCNN模型通过同时处理立体图像中包含的平面图像信息，以及差分图像所包含的深度信息，构造了一类新的无参考立体图像质量评估方法，突破了传统的处理思想，有效地将平面信息与深度信息统一的运用到质量评估算法。模式识别领域国际权威期刊《PatternRecognition》在2016年1月发表了山东大学视觉传感与智能系统实验室与华为诺亚方舟实验室的研究成果《LearningStruct

周建丁·2023-02-04 18:30

CNN卷积神经网络超透彻学习（基于李宏毅课程与其它资料与思考实践）

欢迎评论，一起进步卷积神经网络（CNN）（重点）1人工神经网络(1)人工神经网络由神经元组成(2)多个神经元组成人工神经网络2卷积神经网络（CNN)(1)感受野选取一部分有用的信息（接收域）（感受野）作为主要输入

ComePFC·2023-02-04 18:28

图像分类与基础视觉模型

图像分类与基础模型图像分类与基础模型什么是图像分类视觉任务的难点机器学习的局限卷积神经网络AlexNetVGGGoogLeNetResNet图像分类与基础模型什么是图像分类给定一张图片，识别图像中的物体是什么

看见你hc·2023-02-04 18:28

openmmlab第二次课程随记

之后从算法原理——卷积神经网络入手，解释了早期实用的卷积神经网络架构，例如AlexNet、GoingDeeper等，再此基础之上，为解决卷积神经网络过深梯度消失等问题，又介绍了卷积神经网络的演变版本——

m0_52154064·2023-02-04 18:58

理解深度学习中的序列（sequence）以及RNN，CNN介绍

为什么需要RNN（循环神经网络）或者CNN（卷积神经网络）处理序列数据因为普通的神经网络模型处理定长的数据或者数据输入规模固定，不可变，所以具有一定局限性。

夏子期lal·2023-02-04 17:42

Openmmlab寒假训练营(二)

Openmmlab寒假训练营(二)1.分类问题的发展和模型总结经典的卷积神经网络VGG系列、GoogleNet、ResNet等注：关于ResNet的一些后续改进ResNetB/C/D残差模块的局部改建、

蛋黄粽子真香·2023-02-04 17:01

花书-卷积神经网络

知识框架卷积池化（引入了平移不变性，）全局连接层（多层感知机）卷积神经网络应用(分类上)图像分类大赛(ResNEt网络比人类识别图像的性能还要好，深度也越来越深)各大CNN模型重难点参考资料：(CNN祖爷爷

维他柠檬可乐·2023-02-04 15:43

分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+)

SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFS》http://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf由于卷积神经网络在提取特征时会将输入图像逐渐缩小

THE@JOKER·2023-02-04 15:12

OpenMMLAB AI实战营第一课笔记

卷积神经网络介绍AlexNet(2012)第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet数据集上达到~85%的top-5准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU激活函数，大幅提高收敛速度实现并开源了

JeffDingAI·2023-02-04 15:11

语义分割模型之FCN

在内容上参考了mmsegmentation实现的一些网络FCN语义分割模型背景FCN全称为FullyConvolutionNetwork,全卷积神经网络，于2014年首次被提出(fcn论文链接)。

mayeight·2023-02-04 15:05

OpenMMLab AI实战营笔记（二）-图像分类与基础视觉模型

分布简单的数据，对于图像这类几十万维的空间缠绕的复杂分布数据力不从心ImageNet–特征工程的天花板层次化特征的实现方式卷积多头注意力TransformerAlexNet的诞生深度学习时代的开始2.卷积神经网络

airwolf0992·2023-02-04 15:32

OpenMMLab AI实战营课堂笔记（二）

图像分类与基础视觉模型卷积神经网络AlexNet的诞生：GoingDeeperVGGGooLeNet轻量化卷积神经网路卷积的参数量卷积的计算量（乘加次数）⭐输出特征图每个通道上的每个值都是输入特征图和1

Gawain2022·2023-02-04 15:30

趣谈什么是深度学习

趣谈什么是深度学习1.从感知器说起2.多层感知器神经网络3.神经网络的困惑4.深度学习诞生（1）更深的网络结构（2）海量的数据驱动（3）强大的计算平台5.深度学习的分类（1）破译图像的密码——卷积神经网络

人工智能教育·2023-02-04 14:09

openmmlab计算机视觉之图像分类算法

1、图像分类：卷积神经网络、残差网络、神经结构搜索、VisionTransforms、轻量化神经网络、可分离卷积；2、模型学习范式：监督学习、自监督学习3、学习率和优化器策略：学习率退火、升温、linearscalingrule

pedroHuang123·2023-02-04 14:35

0202听课笔记

注意力机制引入到卷积神经网络中。轻量化卷积网络相当重要，可以用于移动端的计算。注意力机制深度学习的训练流程等同机器学习。更多讨论各种训练技巧的重要性数据增强是我见过最迷惑的翻译。

剑雨星澄·2023-02-04 14:26

AI实战营打卡笔记第二天（图像分类算法基础）

深度学习处理图像卷积神经网络有AlexNet(2012)、GoingDeeper(2012~2014)和VGG(2014)等。AlexNet(2012)•在ImageNet数据集

林三sy·2023-02-04 13:08

302页吴恩达Deeplearning.ai课程笔记，详记基础知识与作业代码

近日，来自重庆大学的WanZhen制作了一份深度学习专项课程笔记，该笔记从神经网络与深度学习基础、提升深度神经网络性能和卷积神经网络三门课程出发详细解释了关键概念与作业代码。

小饕·2023-02-04 13:02

OpenMMLab AI实战营打卡笔记——02 图像分类与 MMClassification

从卷积神经网络到轻量化卷积神经网络，再到神经结构搜索，最后到VisionTransformers，完整的介绍了卷积网络的发展。同时对模型学习的

XuanDawn·2023-02-04 13:26

OpenMMLab AI实战营第二天笔记

图像分类与基础视觉模型卷积神经网络AlexNet（2012）第一个成功实现大规模图像的模型，在ImagNet数据集上达到~85%的top-5的准确率5个卷积层，3个全连接层，共有60M个可学习参数使用ReLU

leeleesir·2023-02-04 13:22

第二次课程打卡笔记

老师介绍了模型设计中的卷积神经网络的发展和每一阶段的卷积运算方法，重点讲了残差网络模块，成就以及后续改进。轻量化卷积神经网络主要通过特征图，参数量等的计算以及使用的卷积核数量和大小方式。

Aazili·2023-02-04 13:21

Keras 自适应Learning Rate (LearningRateScheduler)

出于说明目的，我构建了一个在CIFAR-10上训练的卷积神经网络，使用具有不同学习率计划的随机梯度下降（SGD）优化算法来比较性能。

cool_策·2023-02-04 11:06

什么是计算机视觉

什么是计算机视觉一、什么是计算机视觉二、计算机视觉如何运作三、计算机视觉的商业用例四、计算机视觉与卷积神经网络五、包和框架一、什么是计算机视觉计算机视觉(ComputerVision)是涉及任何视觉内容计算的总称

Penn Li·2023-02-04 11:34

OpenmmLab实战课第二节

这节课主要学习了图像分类，从传统的特征工程再到特征学习；接着学习了卷积神经网络模型的发展历程，了解了多种的卷积神经网络模型；接下来详细介绍了更强的图像分类模型，如神经结构搜索、VIsionTransforms

@zhou·2023-02-04 10:48

AI人工智能发展的经典算法

基于此，产生了一系列突破性的研究成果，包括YannLeCun提出的卷积神经网络(CNN)和YoshuaBengio在深

karcat·2023-02-04 10:17

2023.2.2OpenMMLab AI实战营学习笔记

（特征工程）深度学习：端到端的分类器（特征学习）卷积神经网络Transformer模型设计和模型学习AlexNet：开创，使在GPU上进行训练成为可能VGG：5*5的kernel->3*3GoogleNet

TAO12215623·2023-02-04 10:23

OpenMMlab训练营学习笔记（二）

传统的机器学习是根据图像的各种特征进行函数的调配，而特征学习则是直接学习如何寻找特征，卷积神经网络CNN能够实现一步特征的提取，深度学习能够提升特征提取的精度和图像的还原度。

༺Phantom༻·2023-02-04 10:23

OpenMMLab AI实战营-第二节笔记

Listitem第二节笔记）传统方法：设计图像特征(1990s~2000s)AlexNet的诞生&深度学习时代的开始卷积神经网络1.AlexNet(2012)2.GoingDeeper(2012~2014

赫兹赫·2023-02-04 09:19

mmlab的ai训练营第一课的课堂笔记

随着深度学习的发展，以AlexNet，vgg，resnet为代表的卷积神经网络，充分利用大规模的图像数据集ImageNet，目前在分类的任务上指标已经超过了人类。

gaxzj·2023-02-04 09:40

实战营笔记 - day 2

【但错误率较高，>20%】2.深度学习：通过迭代特征提取的过程（可学习的特征提取），获得最合适的特征进行分类【错误率低】这种可学习的特征提取中较为突出的：1）卷积神经网络（CNN）中的卷积核，不同卷积核可以获得不同的特征图

STUDYDEVIL·2023-02-04 09:08

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