自从AlexNet模型在2012年ImageNet大赛被提出以来，机器学习和深度学习迅猛发展，取得了一个又一个里程碑式的成就，深刻地影响了工业界、学术界和人们的生活。

上篇文章介绍RT-detr的论文内容（RT-DETR论文解析），本篇文章介绍算法复现、tensorRT加速、python代码部署tensorRT测试单张图片或文件夹。

论文：《DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection》2023.4DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf源码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/config

现在已经有了非常多的经典成熟模型，如AlexNet、VGG16、VGG19、GoogleLeNet、Inception-v3和ResNet等，但未必适用于所有的试验数据集。本课题拟运用卷积

卷首语：在上一篇文章中，我们探讨了关于“AlexNet”模型的结构与代码实现，相信大家已经对CNN的结构有了一定的了解。

自从AlexNet模型在2012年ImageNet大赛被提出以来，机器学习和深度学习迅猛发展，取得了一个又一个里程碑式的成就，深刻地影响了工业界、学术界和人们的生活。

建议阅读本文前先读一遍论文，本文的论文解析部分可作为辅助。一、论文解析：BaseModel：basemodel比较

简易代码defprint_model_parm_nums():model=models.alexnet()total=sum([param.nelement()forparaminmodel.parameters

1、学习表征在2012年前，图像特征都是机械地计算出来的。事实上，设计一套新的特征函数、改进结果，并撰写论文是盛极一时的潮流另一组研究人员，包括YannLeCun、GeoffHinton、YoshuaBengio、AndrewNg、ShunichiAmari和JuergenSchmidhuber，想法则与众不同：他们认为特征本身应该被学习。此外，他们还认为，在合理地复杂性前提下，特征应该由多个共同

1、VGG块虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。

文章目录深度卷积神经网络AlexNet1.AlexNet2.模型设计3.激活函数4.模型实现5.读取数据集6.训练AlexNet深度卷积神经网络AlexNet学习视频：深度卷积神经网络AlexNet【动手学深度学习

文章目录网络中的网络NiN1.NiN块1.2NiN架构1.3NiN模型1.4训练模型网络中的网络NiN学习视频：网络中的网络NiN【动手学深度学习v2】官方笔记：网络中的网络（NiN）全连接层的问题LeNet、AlexNet

我爱机器学习知乎用户的回答，原文信息请点击：地址构建数据集注意以下几点：1.在训练神经网络做物体识别算法时每个类需要大概1000张样本作为训练数据进行学习，这个标准来源于ImageNet，这样的数据量让AlexNet

正因为这个原因，与AIGC相关的论文也逐渐多了起来，它在各研究方向的应用技术更新也非常迅速，简直要看不过来了...所以今天我就来和大家分享最近看到的AIGC应用论文，简单整理了一下，总共有60+篇，篇幅原因，论文解析就不多写了

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionNerualNetworks论文原文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks1引言解决的问题：提高效率（GPU训练），防止过拟合（dropout）关键点：·大量带标签数据——ImageNet·高性能计算资源——GPU（GPU搭配了高度优化的2

该部分包含我在卷积神经网络课程学习中部分神经网络的代码实现：目录1.LeNet2.AlexNet3.VGG4.GoogLeNet5.NiN6.BatchNormalization(非卷积神经网络)7.ResNet1

AlexNET一、预备知识1.网络可视化pipinstalltorchsummary输入：为模型、输入尺寸、批数量、设备输出：模型的参数信息fromtorchsummaryimportsummarydefsummary

VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积(3×3)，其网络架构如下图所示：VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和

https://pan.baidu.com/s/1dnq5IbFjjdekAR54HLb9Pg提取码：k7vi压缩包密码：dszn图片分类模型2012年起，在ILSVRC竞赛中获得冠军的模型如下2012年：AlexNet201

id=1598536455758606033&wfr=spider&for=pc在AlexNet取得LSVRC2012分类竞赛冠军之后，深度残差网络（ResidualNetwork,下文简写为ResNet

  加载数据集设计图像预处理，PyTorch提供常见的图像处理，这些处理方式在AlexNet，ResNet，VGG等常见卷积网络中都可以见到。这里整理一下，便于使用的时候备查。  

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文章目录一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、AlexNet介绍四、构建AlexNet网络模型五、编译六、训练模型七

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论文：第一遍（读摘要、结论、图表）第二遍读每一段（方法上的东西）第三遍理解精读（复现）论文第一部分通常是：讲一个故事（即他们在做什么研究？哪个方向？这个方向有什么东西？为什么很重要？主要的贡献是什么？）2012年，论文提出：图片增强(一种随机裁剪、一种通道融合)、Relu、Droupout、SGD、overlappooling监督学习、CNN英文阅读专业积累：high-resolutionimag

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比如查看AlexNet模型的命令：fromtorchstatimportstatimporttorchvision.modelsasmodelsmodel=models.AlexNet()stat(net

在第一个基于cnn的架构(AlexNet)赢得ImageNet2012比赛之后，每个随后的获胜架构都在深度神经网络中使用更多的层来降低错误率。

我们将现代分类网络（AlexNet[

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Pytorch有自带的训练好的AlexNet、VGG、ResNet等网络架构。

目录1、三种经典的深度卷积网络1.1、LeNet-51.2、AlexNet1.3、VGG2、残差网络3、Inception网络（Inceptionnetwork）4、迁移学习5、数据增强1、三种经典的深度卷积网络

Spatialtransformernetworks背景论文解析代码背景卷积神经网络在多种图像类中的任务表现出色，但有些图像类的任务需要对图像进行几何变换，需要实现一种可微的网络，使能对卷积网络中的特征图或寻常的图像

【动手学习深度学习】逐行代码解析合集16深度卷积神经网络（AlexNet）视频链接：动手学习深度学习–深度卷积神经网络（AlexNet）课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2

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在基于ARM的移动设备上，ShuffleNet与AlexNet相比，在保持相当的准确率的同时，大约1

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2

fromtorchvisionimportmodelsdir(models)['AlexNet','AlexNet_Weights','ConvNeXt','ConvNeXt_Base_Weights'

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一、计算机发展应用神经网络主要用于特征提取卷积神经网络主要应用在图像领域，解决传统神经网络出现的过拟合、权重太多等风险1，CV领域的发展Computervision计算机视觉的发展在2012年出现的AlexNet

基于深度学习的图像分类神经网络自AlexNet[1]横空出世，在ImageNet[2]竞赛中取得

因子图优化原理（iSAM、iSAM2）slam问题通过贝叶斯网络对slam问题建模从贝叶斯网络到因子图非线性最小二乘问题求解isam1增量QR分解isam2结语slam问题在介绍因子图之前，先从一个简单的slam问题入手，如下图所示：在图中清晰的显示了各个节点和和连接结点边之间的定义，对于图结构不做过多说明，假定读者已经有一定的先验知识。在上图显示的slam问题中，实际上我们要解决的问题就是，从机

网络包括七层结构：C1卷积层S2下采样层C3卷积层S4下采样层C5卷积层F6全连接层F7输出层LeNet网络结构.png2.AlexNet AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构，可以学习到更高维的图像特征

异常检测作为机器学习中的一个非常重要的子分支，目前已经广泛应用于计算机视觉、数据挖掘、NLP等方向。近年来，随着大数据的不断发展，我们对数据处理效率的要求越来越高，人工早已比不上机器，这时候，及时检测数据中的异常问题并加以解决，就成为了不可忽视的重点。这也是为什么异常检测仍是热门研究方向的原因之一。所以今天我挑选了异常检测最新的7篇高分论文以及20+篇经典高引论文，异常检测方向的同学速度收藏，下一

1.介绍我们之前已经讲解过AlexNet，在这个基础上我们来学习一下GoogLeNet。GoogLeNet获得了2014年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的第一名。

系统：windows10语言：python3.8框架：pytorch1.10一、使用AlexNet训练自己的分类数据集备注：现在有很多迁移学习教程都是使用官方的预训练模型，这里主要是想实现从自己预训练好的模型迁移到另一个自己的数据集上

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