AlexNet论文解析第4页

Caffe Model Zoo

Caffe有许多分类的预训练模型及网络结构，我自己训练过的模型总结在Github上，基本上涵盖了大部分的分类模型，包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，Inception系列，ResNet，SENet

SnailTyan·2023-11-06 18:28

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别

Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别个人博客地址文章目录Matlab搭建AlexNet实现手写数字识别环境内容步骤准备MNIST数据集数据预处理定义网络模型定义训练超参数网络训练和预测代码下载环境

闪电丶教主·2023-11-05 08:58

Fast R-CNN论文解析

文章目录一、介绍二、拟解决的关键问题三、FastR-CNN结构以及训练算法1.整体结构2.ROIPoolingLayer3.Pre-TrainedNetwork4.目标检测任务的微调5.尺度不变性四、总结五、参考文献本篇博客将要解析的论文是FastR-CNN，论文地址为：https://arxiv.org/abs/1504.08083一、介绍本文是RossGirshick于2015年发表的一篇文章

小毛激励我好好学习·2023-11-04 20:11

更快更准 | YOLOv3算法超详细解析（包括诞生背景+论文解析+技术原理等）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以快速而准确地在图像中检测出多个目标。它是由JosephRedmon和AliFarhadi在2018年提出的，是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法的第三个版本。YOLOv3算法使用了Darknet-53网络作为其主干网络，并且采用了多尺度预测和多个尺度的边界框来提高检测效果。本篇文章就详细讲述一下

小哥谈·2023-11-03 18:54

经典论文之AlexNet

HintonGE.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2012:1097-1105.基本信息简介：AlexNet

筑梦家洋可·2023-11-03 17:53

基于深度学习的实战项目1000个

demo仓库和视频演示：视频传送门卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet

huihuang_8295·2023-11-03 10:08

人工智能-深度学习项目100项

demo仓库和视频演示：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet

lyx_78932·2023-11-03 10:08

【阅读笔记】Federated Learning for Privacy-Preserving AI

FederatedLearningforPrivacy-PreservingAI前言一、论文解析DefinitionCategorizationArchitectureApplicationExamplesUseCase1

HERODING77·2023-11-02 19:17

Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection(论文解析)

GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection:根据文字提示检测任意目标摘要1介绍2相关工作3.GroundingDINO3.1.特征提取和增强器3.2.语言引导的查询选择3.3.交叉模态解码器3.4.子句级别文本特征3.5.损失函数4实验4.1.设置4.2.Zero-ShotTransfer

黄阳老师·2023-11-02 14:02

Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection(论文解析)

DetectingEverythingintheOpenWorld:TowardsUniversalObjectDetection摘要1介绍2相关工作3准备工作4TheUniDetector框架4.1.异构标签空间训练4.2.开放世界推理5实验5.1.开放世界中的目标检测5.2.封闭世界中的目标检测5.3.广泛目标检测5.4开放词汇目标检测比较5.5.消融实验6结论摘要在本文中，我们正式探讨了通用

黄阳老师·2023-11-02 14:02

Incremental Object Detection via Meta-Learning【论文解析】

IncrementalObjectDetectionviaMeta-Learning摘要1介绍2相关工作3方法3.1问题描述3.2元学习梯度预处理3.3增量式目标检测器摘要摘要：在真实世界的情境中，目标检测器可能会不断遇到来自新类别的物体实例。当现有的目标检测器应用于这种情景时，它们对旧类别的性能会显著下降。已经有一些努力来解决这个限制，它们都应用了知识蒸馏的变体来避免灾难性遗忘。然而，我们注意到

黄阳老师·2023-11-02 14:55

论文翻译-ImageNet Classiﬁcation with Deep Convolutional Neural Networks

[toc]前言AlexNet是是引领深度学习浪潮的开山之作，即使是我们现在进入了ChatGPT时代，这篇论文依然具有一定的借鉴意义。AlexNet的作者是多伦多大学的AlexKrizhevsky等人。

我真的爱发明·2023-11-01 18:57

pytorch复现3_GoogLenet

背景：GoogLeNeta是2014年提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit

王佳Gre·2023-11-01 17:25

《动手学》：卷积神经网络进阶_课后作业

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。

木头杨_88f8·2023-11-01 17:29

论文解析——Implementing Precise Interrupts in Pipelined Processors

作者及发刊详情JamesE.SmithandAndrewR.Pleszkun.1988.ImplementingPreciseInterruptsinPipelinedProcessors.IEEETrans.Comput.37,5(May1988),562–573.https://doi.org/10.1109/12.4607摘要当一条指令执行结束另一条指令开始前，如果保存的进程状态和程序执行的

KGback·2023-11-01 14:08

ResNet：视觉跟踪中的应用

我们知道SiamFC采用的骨干网络是AlexNet，使用该网络来提取图像特征。

lgdhang·2023-10-31 08:44

pytorch复现2_AlexNet

不涉及原理AlexNet网络结构代码：model：importtorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes

王佳Gre·2023-10-30 17:35

【机器学习合集】模型设计之网络宽度和深度设计 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录网络宽度和深度设计1.什么是网络深度1.1为什么需要更深的模型浅层学习的缺陷深度网络更好拟合特征学习更加简单2.基于深度的模型设计2.1AlexNet2.2AlexNet工程技巧2.3VGGNet3

slience_me·2023-10-30 10:14

从AlexNet到chatGPT的演进过程

一、演进AlexNet（2012）：AlexNet是深度学习领域的重要突破，包括5个卷积层和3个全连接层。使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。

xw555666·2023-10-29 10:08

基于深度学习的水果识别系统

介绍了比较几种典型的卷积神经网络Alexnet、VGGNet、ResNet及其主要

01图灵科技·2023-10-29 10:11

基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类(提升准确率)

“在前文中，我们搭建了Alexnet网络并用于Cifar-10数据集的训练与分类，可是对验证数据分类的准确率只达到56.59%，这个准确率对于比Lenet-5网络更复杂的Alexnet网络来说并不理想，

萌萌哒程序猴·2023-10-28 11:26

基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类

“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理，我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。

萌萌哒程序猴·2023-10-28 11:55

7.现代卷积神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet二、D2L代码注意点三、QANo.2使用块的网络VGG一、VGG二、D2L代码注意点三

霸时斌子·2023-10-28 07:26

AlexNet

AlexNet深度卷积神经网络的突破出现在2012年，突破可归因于两个关键因素：数据和硬件。下图是一个稍微精简版本的AlexNet，去除了当年需要两个小型GPU同时运算的设计特点。

来一瓶82年的拉菲就好·2023-10-28 06:17

图像分类、目标检测、语义分割、实力分割

常用网络模型常用数据集•LeNet•AlexNet•VGG•GoogLeNet•ResNet•ResNeXt•MobileNet_V1_V2•MobileNet_V3•ShuffleNet_V1_

m沐七·2023-10-28 04:14

[卷积神经网络]FasterNet论文解析

一、概述FasterNet是CVPR2023的文章，通过使用全新的部分卷积PConv，更高效的提取空间信息，同时削减冗余计算和内存访问，效果非常明显。相较于DWConv，PConv的速度更快且精度也非常高，识别精度基本等同于大型网络Swin-B，但是在GPU上可以提升36%的吞吐量。原文地址和代码地址如下：Run,Don'tWalk:ChasingHigherFLOPSforFasterNeura

ViperL1·2023-10-26 05:33

经典卷积神经网络 - NIN

AlexNet和VGG都是先由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再由全连接层构成的模块来输出分类结果。

mango1698·2023-10-26 04:51

图像分类或检测完整代码--搭建AlexNet模型--tensorflow实现

代码来自b站up：霹雳吧啦Wz这些代码可用来目标检测或分类。你只需要准备自己的数据集，就可以跑！一共有三个文件：搭建模型，训练模型（gpu或cpu版），预测（分类）如果分类就改一下模型中的参数：1.原代码中num_classes=5,意思分为五类。2.train.py中data_root=os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(),"../.."))#getd

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:04

深度学习网络——卷积神经网络

AlexNet:AlexNe

追光者_GY(*>.<*)·2023-10-25 00:13

动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。

緈福的街口·2023-10-24 20:55

Segment Anything（论文解析）

SegmentAnything摘要1.介绍2SAM任务SAM模型摘要我们介绍了“SegmentAnything”(SA)项目：这是一个新的任务、模型和数据集对于图像分割。使用我们高效的模型进行数据收集，我们构建了迄今为止最大的分割数据集（远远超过其他数据集），其中包含了超过10亿个掩膜，覆盖了1100万张经过许可和尊重隐私的图像。该模型被设计和训练为可提示的，因此可以实现零次学习，适用于新的图像分

黄阳老师·2023-10-24 04:48

Learning Open-World Object Proposals without Learning to Classify(论文解析)

LearningOpen-WorldObjectProposalswithoutLearningtoClassify摘要1介绍2相关工作3方法3.1基线3.2基于纯定位的对象性3.3.对象定位网络(OLN)4实验4.1跨类泛化4.2.开放世界类不可知检测4.3更多的跨数据集泛化4.3.1Objects365泛化4.3.2EpicKitchens的泛化4.4.对长尾目标检测的影响5结论摘要物体提议已

黄阳老师·2023-10-24 04:15

经典卷积神经网络 - AlexNet

AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年ImageNet图像分类竞赛中提出的一种经典的卷积神经网络。

mango1698·2023-10-24 00:27

经典卷积神经网络 - VGG

AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深

mango1698·2023-10-24 00:26

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

此前的CNN通常使用平均池化，而AlexNet全部使用最大池化，成功避免了平均池化带来的模糊化效果提出LRN（局部响应归一化）使用GPU加速训练使用了数据增强策略（DataAugmentation

努力当总裁·2023-10-23 15:02

深度学习框架代码（草稿）

train.pydataload_five_flower.pytrain_engin.pylr_methods.py__init__.pytrain_sample.py和test.py见文章：深度学习-AlexNet

小蒋的技术栈记录·2023-10-23 11:26

学习VGG笔记

VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成大道至简，通篇使用3*3大小的小卷积核相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。

小蒋的技术栈记录·2023-10-23 03:17

AlexNet 论文阅读总结

不要瞎想·2023-10-20 16:16

基于神经网络的图像识别研究

研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，以提高图像分类性能。2.目标检测：目标检测是一项重要任务，旨在识别图像中的不同对象

matlabgoodboy·2023-10-20 07:14

动手学深度学习——网络中的网络NIN

1、全连接层的问题卷积层需要较少的参数；但卷积层后的第一个全连接层的参数：LeNet16x5x5x120=48k；AlexNet256x5x5x4096=26M;VGG512x7x7x4096=102M

橙子吖21·2023-10-19 18:59

论文解析——一种面向Chiplet互连的高效传输协议设计与实现

作者及发刊详情熊国杰,张津铭,贺光辉.一种面向Chiplet互连的高效传输协议设计与实现[J].计算机工程与科学,2023,45(08):1339-1346.XIONGGuo-jie,ZHANGJin-ming,HEGuang-hui.DesignandimplementationofanefficienttransmissionprotocolforChipletinterconnection[

KGback·2023-10-19 02:17

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)文章目录前言一、学习表征二、AlexNet实现2.1.模型设计2.2.激活函数2.3.容量控制与预处理2.4.训练模型总结前言在前面学习了卷积神经网络的基本原理

星石传说·2023-10-18 07:35

论文解析-基因序列编码算法DeepSEA

论文解析-DeepSEA参考亮点功能方法数据集来源数据实验评估评估DeepSEA预测染色质特征的性能评估DeepSEA在变异序列上的DHS预测性能数据集结果参考Zhou,J.,Troyanskaya,O.Predictingeffectsofnoncodingvariantswithdeeplearning–basedsequencemodel.NatMethods12,931

平平无奇科研小天才·2023-10-18 01:55

论文解析-moETM

论文解析-moETM参考亮点动机发展现状现存问题功能方法Encoder改进Decoder改进评价指标生物保守性批次效应移除实验设置结果多组学数据整合cell-topicmixture可解释性组学翻译性能评估

平平无奇科研小天才·2023-10-18 01:52

CNN经典网络模型详解（GoogLeNet-pytorch实现）

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比

浩波的笔记·2023-10-18 00:34

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828×28的图像展平为⼀个784维的固定⻓度的⼀维向量，然后⽤全连接层对其进⾏处理。而现在，我们已经掌握了卷积层的处理⽅法，可以在图像中保留空间结构。同时，⽤卷积层代替全连接层的另⼀个好处

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

论文当中的i.e.是啥意思

例如:Weusedaconvolutionalneuralnetwork(CNN)approach,i.e.,AlexNet,forimageclassification.我们使用了一种卷积神经网络(CNN

ulimate_·2023-10-16 16:16

【深度学习】深度学习实验三——二维卷积实验、超参数对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）、经典模型AlexNet、空洞卷积实验、dilation、残差网络实验、退化、残差块

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。1.1二维卷积实验（1）手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（2）使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。（3）不同超参数的

yuzhangfeng·2023-10-16 06:25

【AlexNet论文精读以及代码复现以及训练结果（猫狗识别）】

AlexNet论文精读以及代码复现三遍读一篇论文的方法——李沐1.标题——>摘要——>结论——>关键的图表2.从标题开始读到最后（太过于细节部分可以先放一下）,搞清楚重要的图标的细节3.第三遍要弄清楚每句话在干嘛

好好学习tt向上·2023-10-16 02:55

CNN基础论文精读+复现----AlexNet(三)

文章目录程序完善结果分析总结完整代码程序完善前面两篇文章已经把论文中大部分的东西都说完了，前篇直达:CNN基础论文复现----AlexNet(一)，网络也搭建起来了，到论文中的第5章了，就是Detailsoflearning

深度不学习！！·2023-10-16 01:53

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