卷积神经网络(Andrew 第76页

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

OpenMMLab AI 实战营观课笔记第二节

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

G968574321·2023-02-04 09:08

【OpenMMLab 2023 Course】Lecture2

计算机视觉之图像分类算法基础图像分类任务介绍卷积神经网络轻量化卷积神经网络VisionTransformers模型学习监督学习学习率与优化器策略数据增强模型相关策略自监督学习MMClassification

Oscillated·2023-02-04 09:07

神经网络（neural network）

目录1神经元模型2BP（误差逆传播算法）3参数寻优4常见神经网络RBF（径向基函数）网络ART网络SOM网络级联相关网络Elman网络Boltzmann机5深度学习DBN（深度信念网络）CNN（卷积神经网络

卡卡西~·2023-02-04 09:34

Day01

这节课主要有三个方面计算机视觉基础OpenMMLab开发体系机器学习以及卷积神经网络基础知识1计算机视觉基础除了（a）其他都是像素粒度的，目标检测是像素进行定位，分割要基本抠图2OpenMMLab机器学习不同卷积核定义了不同的

流英成和·2023-02-04 08:41

图像分类与基础视觉模型（听课笔记2）

收集数据，2、定义模型，3、训练，4、预测机器学习的局限图像--》人工设计的算法--〉特征向量--》机器学习--〉分类特征工程的天花板从特征工程到特征学习图像-计算梯度-统计梯度-分类层次化特征的实现方式卷积神经网络

小老头秃顶了·2023-02-04 08:39

Day02

图像分类与基础视觉模型卷积神经网络更强的图像分类模型轻量化卷积神经网络VisionTransformers模型学习监督学习学习率与优化策略权重初始化学习率对训练的影像学习率策略：学习率退火AnnealingLinearScalingRule

流英成和·2023-02-04 08:08

MMClassification介绍（听课笔记3）

图像分类工具包卷积神经网络，轻量化卷积网络，数据集支持，训练技巧与策略，易用的工具，环境搭配可以使用MIM配置MMCV和MMClassification定义数据，定义模型，定义损失函数，交叉熵，定义优化器配置文件训练

小老头秃顶了·2023-02-04 08:38

OpenMMLab课程笔记Day2

一、模型设计：卷积神经网络AlexNet，VGG，GooglLeNet，RESNET（2015）残差网络，轻量化卷积神经网络可分离卷积：逐层卷积，逐点卷积。

Halbert(^_^)·2023-02-04 08:55

OpenMMLab课程笔记Day1

深度神经网络自适应梯度算法：根据梯度的历史幅度自动调整学习率（区分”学习重点“）优化器：动量，将上一步的移动延续到本布，帮助逃离局部极小值与鞍点，环节随机梯度下降的波动为了避免过拟合，我们设计了earlystopping卷积神经网络分为卷积层

Halbert(^_^)·2023-02-04 08:54

池化层的作用总结：

池化层的作用总结：在卷积神经网络中通常会在相邻的卷积层之间加入一个池化层，池化层可以有效的缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后连接层的中的参数数量。所以加入池化层可以加快计算速度和防止过拟合的作用。

Big Whale·2023-02-04 08:24

CAM系列（二）之Grad-CAM（原理讲解和代码实现）

Grad-CAM的提出背景：CAM揭示了卷积神经网络分类模型中图像的空间特征与其类别权重之间的联系，然鹅，CAM只适用于模型中有全局平均池化层并且只有一个全连接层（即输出层）的情形，如ResNet，MobileNet

西北小生_·2023-02-04 08:31

OpenMMLab

MMClassification图像分类图像：像素构成的数组视觉任务的难点：图像的内容是像素整体呈现出的结果，和个别像素的值没有直接关联，难以遵循具体的规则设计算法解决：让机器从数据中学习收集数据定义模型：设计适合图像的F(X)卷积神经网络轻量化卷积神经网络神经结构搜索

XinrZhou·2023-02-04 08:19

【OpenMMLab AI实战营Day2笔记】通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型

一、卷积神经网络1、发展历程：AlexNet(2012)>>GoingDeeper(2012~2014)>>VGG(2014)>>VGG(2014)>>GoogLeNet(Inceptionv1,2014

zhouhy124·2023-02-04 07:47

MMLAB学习笔记-DAY2

图像分类与基础视觉模型一、问题描述图像分类：给定一张图片，识别出图片中物体所属的类别实现步骤：收集数据->定义模型->训练->预测二、卷积神经网络AlexNetVGG-19GoogLeNet残差学习：让新增加的层拟合浅层网络与深层网络之间的差异

行吟画者·2023-02-04 07:10

pytorch2.2——完整网络练习

本次练习使用torchvision下载cifar10数据步骤为：1定义卷积神经网络2定义损失函数3在训练集上训练模型4在测试集上测试模型5更改GPU训练#第一步#导入torchvision包下载数据集importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

吴晓Q·2023-02-04 07:03

【OpenMMLab 实战营打卡 - 第1课】

【OpenMMLab实战营打卡-第1课】卷积神经网络卷积神经网络卷积神经网络具有局部连接、权重共享等特性。

weixin_46295441·2023-02-04 07:26

【OpenMMLab 实战营打卡 - 第2课】

卷积神经网络AlexNetVGG，GoogleNetResNet更强的图像分类模型NASVisionTransformerConvNext轻量化卷积神经网络googlenet使用不同大小的卷积核ResNet