AlexNet论文解析第14页

Tensorflow深度学习笔记5 经典卷积神经网络--Alexnet

《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》背景介绍第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet

(●—●)_(●—●)·2023-01-27 11:27

《Web安全之深度学习实战》笔记：第二章卷积神经网络

本章通过cnn、alexnet、vgg来识别数据集。这一章与web安全相关较少，仅是展示卷积神经网络在图像领域的基本用法。

mooyuan天天·2023-01-27 11:16

SiamDW阅读笔记：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

跟踪部分的代码也放出来了：https://gitlab.com/MSRA_NLPR/deeper_wider_siamese_trackers/tree/master/提出问题：基于孪生网络的跟踪大部分的主干网络都是AlexNet

Fan72·2023-01-27 10:20

初识卷积神经网络(4)-经典卷积网络-1

如下图来自https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.htmlAlexNet由Hinton的学生AlexNet提出，获得了ILSCVR2012计算

&永恒的星河&·2023-01-26 20:56

Event Detection without Triggers 论文解析

该文章，是作者潘旭辛苦翻译和整理,如果转载请注明来源,谢谢[论文](https://www.aclweb.org/anthology/N19-1080/摘要以前的事件检测是要识别触发词以及触发词类型，但是，触发词对于事件检测来说是不必要的，而对于标注来说挑选出"mostclearly"的词也是非常耗费时间的。昂贵的训练语料标注限制的现有方法的应用。为了减少人工，我们探索了无触发词的事件监测。在这项

潘旭·2023-01-26 16:09

卷积神经网络进阶--基础知识

所以主要记了一下理论为什么要讲不同的网络结构不同的网络结构解决的问题不同不同的网络结构使用的技巧不同不同的神经网络有不同的子手段可以借鉴到其他的神经网络上不同的网络结构应用的场景不同比如在移动端上的要求运行快，服务器端就没有这么多要求模型的进化更深更宽ALexNet

丸丸丸子w·2023-01-26 13:44

卷积神经网络基础

目录part1:视频学习一.CNN的基本结构1.1卷积1.2池化1.3全连接二.经典网络结构2.1AlexNet2.2VGG2.3GoogleNet2.4ResNetpart2:代码练习2.1MNIST

刘zekai·2023-01-26 07:18

图像处理手写体英文字母的目标检测与识别实验报告

②特定样本下的微调：训练网络参数采用训练好的AlexNet模型进行PASCALVOC2007样本集下的微调，学习率=0.001（PASCALVOC2007样本集上既有图像中物体类别标签，也有图像中物体位置标签

征途黯然.·2023-01-25 11:23

一个完整的深度学习图像分割例子（四）：模型训练

在进入实战之前，首先讲一下什么是模型，大家都听过AlexNet，ResNet，R-CNN，UNet等名词，这些我们都统称为卷积神经网络，也叫CNN，主要应用于计算机视觉领域，是深

计算机视觉大讲堂·2023-01-22 13:14

batch_size 大小的设定，对训练的影响

在利用ImageNet训练AlexNet模型时，其中每GPU的最优批量大小为512。如果我们希望使用大量GPU并保证每GPU皆拥有理想的执

小小名同学·2023-01-22 13:41

pytorch预训练

Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet

Bruce_0712·2023-01-21 21:20

从AlexNet到BERT：深度学习中那些最重要idea的最简单回顾

DennyBritz按时间总结的深度学习比较重要的idea集锦，推荐新人看，几乎给自12年以来最重要的idea都列了出来，这些idea可以说得上是养活了无数人，大家都基于这些发了无数的论文，它们依次是：AlexNet

zenRRan·2023-01-21 10:31

【代码实验】CNN实验——利用Imagenet子集训练分类网络（AlexNet/ResNet）

文章目录前言一、数据准备二、训练三、结果前言Imagenet是计算机视觉的经典分类比赛，但是Imagenet数据集本身太大了，我们穷学生没有这么大的算力，2016年googleDeepMind团队从Imagnet数据集中抽取的一小部分（大小约3GB）制作了Mini-Imagenet数据集（也就是Imagenet的子集），共有100个类别，每个类别都有600张图片，共60000张图片。这个大小的数据

Cpsu·2023-01-20 20:51

7.Rcnn 论文总结

最终目标：准确率高，结构稀疏（Alexnet,vggnet,goolenet,resnet…）2.研究网络的应用：分类、检测、分割分类：结果是或不是检测：框出物体分割：分出物体准确轮廓之前博客中介绍了神经网络的结构研究

红薯塔就是爱太阳啊·2023-01-20 17:29

Network in Network（NIN）网络结构详解，网络搭建

LeNet,AlexNet,VGG都秉承一种设计思路：先用卷积层构成的模块提取空间特征，再用全连接层模块来输出分类结果。

放风筝的猪·2023-01-20 14:39

卷积神经网络程序（迁移学习）构成

实例需求基于共享参数的迁移学习的原理，对AlexNet进行改进，并用样本数据进行训练，实现对输入图像的识别。

Hello_Hamburger·2023-01-19 10:45

AlexNet、VGG、GoogLeNet、ReaNet、MobileNet、ShuffleNet和EfficientNet网络的亮点和创新之处

目录AlexNet网络VGG网络GoogLeNet网络ReaNet网络MobileNet网络MobileNetv1网络MobileNetv2网络MobileNetv3网络ShuffleNet网络ShuffleNetv1

白羊by·2023-01-19 05:00

m基于AlexNet神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。

我爱C编程·2023-01-18 18:07

Caffe 中的 LRNLayer

Caffe中的LRNLayer支持两种模式：CrossChannel：为人们所熟知的局部响应归一化，在AlexNet中提出，并在一些早期网络中使用；WithinChannel：Caffe中独有的实现，未见网络中应用

图波列夫·2023-01-18 16:41

语义分割——FCN

以AlexNet为例，最后期望得到整个输入图像的一个概率值，比如

l_z_z_z·2023-01-18 14:12

Caffe常用算子GPU和CPU对比

通过整理LeNet、AlexNet、VGG16、googLeNet、ResNet、MLP统计出的常用算子(不包括ReLU)，表格是对比。PreluCpu版Gpu版for(inti=0;i0?

weixin_30781107·2023-01-18 12:09

ResNet从理论到实践（一）ResNet原理

大家普遍认为，卷积神经网络的深度对于网络的性能起着至关重要的作用，所以普遍将网络深度从AlexNet的几层增加到十几层甚至更多，比如VGG16、VGG19，也正如人们所想，增加深度确实增加了模型的性能。

CV51·2023-01-18 07:38

Pytorch学习笔记：加载预训练模型

torchvision是官方经常需要的包，包括：torchvision.datasets：预定义的训练集（比如MNIST、CIFAR10等）;torchvision.models：包含预定义好的经典网络结构（比如AlexNet

豆爸OS·2023-01-17 22:40

论文解析： Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

目标检测必读论文解读：BagofFreebiesforTrainingObjectDetectionNeuralNetworks目录目标检测必读论文解读：BagofFreebiesforTrainingObjectDetectionNeuralNetworksContribution:Methodology:1.提出了一种mixup的数据增强技巧：2.分类头的label平滑：3.数据的预处理：4.

jia++ming·2023-01-17 13:10

whaosoft143·2023-01-17 13:36

卷积神经网络中图片张量的尺寸和参数计算

以AlexNet网络为例，以下是该网络的参数结构图。AlexNet网络的层结构如下：1.Input:图像的尺寸是227*227*3.2.Conv-1:第1层卷积层的核大小11*11，96个核。

一米微笑·2023-01-17 12:37

AlexNet，VGG，NiN，GoogleNet，批量归一化

学着学着突然发现，数据分析numpy，matplotlib，pandas这一部分内容没学完，还有pytorch的一些代码没有学完，所以在看像AlexNet这一些代码实现的时候，很多都看不懂，也得慢慢的补上来了

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-16 09:24

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十三)

第7章卷积神经网络7.5CNN的实现7.6CNN的可视化7.6.1第1层权重的可视化7.6.2基于分层结构的信息提取7.7具有代表性的CNN7.7.1LeNet7.7.2AlexNet7.5CNN的实现

weixin_43114885·2023-01-16 08:21

BasicVSR The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond（视频超分论文解析）

BasicVSR:TheSearchforEssentialComponentsinVideoSuper-ResolutionandBeyond（视频超分）提出了一个新的pipeline，BasicVSR。BasicVSR和它的扩展IconVSR可以作为之后超分算法的baseline。上表是当前VSR方法的各种组成部分。包括传播，对齐，聚合，上采样。这篇文章的实验建议使用双向传播方案来最大化信息收

AiArt_H·2023-01-15 15:05

论文解析（1）——语义分割（求索ljj解读：A Review on Deep learning Techniques Applied to Semantic Segmentation）（更新中））

论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.06857摘要：社会需求：精确且高效的分割技术。现需领域：自动驾驶，室内导航，虚拟现实，增强现实等。技术发展：语义分割，场景理解等。文章内容：相关术语背景知识主要数据集对应挑战现有方法各自贡献及影响针对所述方法及实验结果的分析未来工作发展方向1）引言：宏观：语义分割是场景理解的高层预备任务。场景理解的重要性越来越突出，因为现实中越来越

规澄·2023-01-15 11:56

【读论文-笔记】——1.沐神读Alexnet

本文是看沐神阅读Alexnet的文章。

临淮郡人·2023-01-15 11:02

图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）

前言在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此盛于图像相关领域。

路人贾'ω'·2023-01-15 11:31

CNN基础论文精读+复现----VGG(一)

github.com/shitbro6/paper/blob/main/VGG.pdf原文arxiv地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf这篇文章一共14页，网络模型是上一篇文章AlexNet

深度不学习！！·2023-01-15 11:58

AlexNet网络模型复现

一、概要1.精读AlexNet原始论文；2.对AlexNet网络结构进行学习；3.复现AlexNet网络模型；4.采用数据库（含有5类鲜花）对模型进行了训练和验证，10epoch下精度可达70%；二、过程

Wiseym·2023-01-15 11:57

chainer-图像分类-AlexNet代码重构【附源码】

文章目录前言代码实现调用方式前言本文基于chainer实现AlexNet网络结构，并基于torch的结构方式构建chainer版的，并计算AlexNet的参数量。

爱学习的广东仔·2023-01-15 10:32

观察torchvision自带的alexnet模型

1.pytorch中AlexNet模型的实现与原始论文的不同pytorch中实现的AlexNet，有些不同的地方。需要注意的事项如下：(1)论文中图像是224*224*3的RGB图像。

/home/liupc·2023-01-15 10:27

深度学习 12 正则化

使得训练能够包含所有可能出现的情况正则化（Regularization）寻找更合适的网络结构2.对于高偏差(欠拟合)，有以下几种方式：扩大网络规模，如添加隐藏层或者神经元数量寻找合适的网络架构，使用更大的网络结构，如AlexNet

处女座_三月·2023-01-15 09:54

PyTorch - 常见神经网络

文章目录LeNetAlexNetDropoutAlexNet网络结构torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG各网络VGG-16网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRULeNet1998

伊织code·2023-01-15 09:53

经典深度学习框架

个训练数据10,000个测试数据图像大小28×\times×2810类LeNet架构第一层第二层第三层总结LeNet是早期成功的神经网络先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转换到类别空间2.2AlexNet

三つ叶·2023-01-15 08:41

【论文笔记】—AlexNet—2012-ACM

论文介绍AlexNet为计算机视觉奠定了基础。

chaiky·2023-01-14 23:54

Alexnet论文介绍(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

摘要本文训练了一个深度卷积神经网络进行ImageNetLSVRC-2010图片分类比赛(1000各类别，共120万高质量标注的图片)，在top1测试场景下错误率37.5%，在top-5测试场景下错误率17.0%，远小于之前最好的结果。网络的大体结构：6000万个参数、65万个神经节点、5个卷积层、几个最大值池化层(max-poolinglayers)、3个全连接层、最后还有一个1000个类

hustqb·2023-01-14 23:23

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks-AlexNet详细解读

作者：18届CYL日期：2020-7-20标签：AlexNet卷积神将网络一、写在前面的话常识区：1、ImageNet是一个在2009年创建的图像数据集，之后就是从2010年开始到2017年为期七届的ImageNet

中南大学苹果实验室·2023-01-14 23:53

Alexnet论文介绍（超详细）——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

近期开始阅读cv领域的一些经典论文，本文整理计算机视觉的奠基之作——Alexnet论文原文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

小卓搞AI·2023-01-14 23:51

卷积神经网络-cnn和lstm

1.3.2卷积的次数1.4卷积层涉及的参数1.4.1滑动窗口的步长1.4.2卷积核的大小1.4.3边缘填充1.4.4卷积核的个数1.4.5卷积参数共享1.5池化层1.6整体网络架构1.6.1经典网络-Alexnet1.6.2Vgg1.6.3Resnet1.7

小玩偶啊·2023-01-14 07:28

AlexNet网络详解(实现花的种类识别)

AlexNet的亮点1.AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训

fakerth·2023-01-14 00:04

AlexNet学习记录

学习记录：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27222043https://blog.csdn.net/qq_24695385/article/details/80368618https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/10333370.htmlAlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构，学习更丰富更高维的图像特征。Alex

左小田^O^·2023-01-14 00:30

AlexNet论文学习

AlexNet论文阅读个人心得：1.更大的数据集（如ImageNet）可以帮助CNN训练至收敛。

20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

卷积神经网络之AlexNet学习

AlexNet与LeNet相比，具有更深的网络结构，包含5层卷积和3层全连接，同时使用了如下三种方法改进模型的训练过程：数据增广：深度学习中常用的一种处理方式，通过对训练随机加一些变化，比如平移、缩放、

风轻云淡_Cauchy·2023-01-14 00:24

AlexNet学习

参考b站视频做的笔记啦，up主是个大佬。数据集ILSVRC，是imagenet的子集有1000个类别亮点首次利用GPU进行网络加速使用ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（求导麻烦，梯度消失）LRN局部响应归一化。在全连接的前两层使用Dropout随机失火神经元，来减少过拟合。过拟合根本原因：模型设计过于复杂，参数训练过多，训练数据少。导致拟合的函数完美预测训练集，但对新数据的测试

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

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