ConvNet 第2页

论文必备 | 12个神经网络可视化工具

1.draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2.NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG

小白学视觉·2023-03-12 07:27

PyTorch迁移学习-私人数据集上的蚂蚁蜜蜂分类

迁移学习的两个主要场景:微调Convnet：使用预训练的网络（这里使用pytorch官方预训练好的resnet18）来初始化自己的网络，而不是随机初始化，然后自己训练即可将Convnet看成固定的特征提取器

Assassin007·2023-02-17 22:56

[文献翻译]Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition

我们研究了多种在空间和时间上融合ConvNet结果的方法，以便最好地利用此时空信息。

夏迪End·2023-02-17 17:53

matlab教程酷6网,12个神经网络可视化工具，很酷！

1draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本

weixin_39687359·2023-02-07 13:01

AI基础实战营Day2

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cuda-convnet

m0_68052967·2023-02-05 15:17

mmlab图像处理第二课- 通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型

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cuda-convnet

insid1out·2023-02-05 10:30

OpenMMLAB AI实战营第一课笔记

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cuda-convnet

JeffDingAI·2023-02-04 15:11

OpenMMLab AI实战营第二天笔记

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激活函数，大幅提高收敛速度实现并开源了cuda-convnet

leeleesir·2023-02-04 13:22

OpenMMLab(2)

是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个连接层，共有60M个可学习参数；使用ReLU激活函数（其他的还有tanh），大幅提高收敛速度；实现并开源了cuda-convnet

anyiyzb·2023-02-03 14:55

ConvNeXt：A ConvNet for the 2020s——模型简述

一、摘要这篇论文对标去年的bestpaper：SwinTransformer，在相同的flops下具有更高的准确率和推理速度，它从各个方面借鉴了Swin的设计模式和训练技巧（如AdamW优化器），并一步步的将Swin的策略纳入到resnet的设计中，下图清晰地给出了模型上的一步步改动所引发的准确度的变化：二、模型设计针对如上的路线图简要说明一下设计思路。2.1stageratioVGG提出了把骨干

gongyuandaye·2023-02-01 18:47

【论文笔记】A ConvNet for the 2020s（告诉你如何trick到飞起）

前言来源|https://zhuanlan.zhihu.com/p/456432890本文目的是结合代码对该工作中的trick进行梳理，帮助广大工程师童鞋抄作业，整合到自己的项目中。AConvNetforthe2020s我愿称之为2022年cv算法工程师抄作业必备手册，手把手教你改模型，把ResNet50从76.1一步步干到82.0。或许对于广大researcher而言这只是一个堆trick的工作

m0_61899108·2023-01-30 10:40

[论文笔记]A ConvNet for the 2020s

目录AbstractModernizingaConvNet:aRoadmap2.1.TrainingTechniques2.2.MacroDesign2.3.ResNeXt-ify2.4.InvertedBottleneck2.5.LargeKernelSizes2.6.MicroDesign论文：https://arxiv.org/abs/2201.03545代码：GitHub-facebook

冲冲冲鸭鸭鸭~·2023-01-30 10:35

《神经网络与机器学习》笔记（三）

第五章卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。

糖醋排骨盐酥鸡·2023-01-29 01:17

卷积神经网络的形象理解

一、CNN的局部感受野、共享权重和池化学了很久的卷积神经网络，看了关于它的tutorial，也看没有明白它（convnet中的卷积层）到底要做什么？说它再做特征提取，怎么看不出来提取的是什么特征？

柏常青·2023-01-23 11:36

【论文&模型讲解】Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

文章目录前言0摘要1Introduction1.1相关工作2用于视频识别的双流结构3光流卷积神经网络（时间流）3.1ConvNet输入配置4实现细节4.1测试4.2光流5实验5.1在UCF-101上单流

friedrichor·2023-01-20 21:35

神经网络能用来干什么_知识普及：卷积神经网络模型是怎样工作的？可以做些什么？...

众所周知，在过去的几年里，卷积神经网络(CNN或ConvNet)在深度学习领域取得了许多重大突破，但对于大多数人而言，这个描述是相当不直观的。

weixin_39863631·2023-01-17 14:42

视频理解论文精读系列目录【更新中】

目录0、Introduction1、ConvNet+LSTM2、Two-StreamConvolutionalNetworks2.1双流网络泛读3、3DConvNets3.1C3D泛读4、TemporalSegmentNetworks4.1TSN

weixin_47341656·2023-01-17 11:22

A ConvNet for the 2020s论文阅读笔记

ConvNeXt阅读笔记(一)Title(二)Summary(三)ResearchObject(四)ProblemStatement(五)Method(六)Experiments6.1ConvNeXt结构设计6.2ImageNet实验6.3目标检测任务和分割任务中的表现(七)Conclusions(八)Questions(一)Title论文地址:https://arxiv.org/abs/2201

不知道叫啥好一点·2023-01-17 09:59

论文笔记：ConvNeXt ：A ConvNet for the 2020s

一、训练技巧第一部分模仿的是swintransformer的训练技巧方面，主要是对res50这个backbone的训练技巧。首先是把90个epoch训练res50变成300epoch进行训练。其次是一些训练技巧：使用到了AdamW优化器，数据增强技巧（augment）如Mixup、Cutmix、RandAugment、RandomErasing，以及包括StochasticDepth和LabelS

林君恒·2023-01-17 09:28

VggNet网络结构及代码复现

2.ConvNet配置：网络层结构的设计灵感来源于Flexible,highperformancec

何如千泷·2023-01-16 17:28

使用numpy进行深度学习代码实战

使用方法定义网络fromnetimportConvNetnet=ConvNet()ifnotnet.load(MODEL_PATH):net.addConvLayout([3,3,1,4],bias=True

甜辣uu·2023-01-16 14:07

神经网络——深度学习应用于计算机视觉

深度学习应用于计算机视觉本章将介绍卷积神经网络，也叫convnet，它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型。你将学到将卷积神经网络应用于图像分类问题，特别是那些训练数据集较小的问题。

前丨尘忆·梦·2023-01-15 18:15

二、RNN模型与 NLP应用 —— Simple RNN

二、RNN模型与NLP应用——SimpleRNN前言SimpleRNNLSTM前言FCN和ConvNet的限制:one-to-one模型,一个输入对一个输出一次性输入的是整个样本数据固定输入和输出RNN

地瓜你个大番薯·2023-01-10 10:10

pytorch入门学习第五课图片分类代码实现

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsprint("PyTorchVersion:",torch.version)PyTorchVersion:1.0.0首先我们定义一个基于ConvNet

总写bug的程序员·2023-01-09 15:17

卷积神经网络Convolutional Neural Network (CNN)

article/details/41596663自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet

GarfieldEr007·2023-01-09 06:18

卷积神经网络(CNN)基础知识

仙宫大niu·2023-01-09 05:34

CS231n ConvNet notes 卷积神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像。在CIFAR-10中，图像的尺寸是32x32x3（宽高均为32像素，3个颜色通道），因此，对应的的常规神经网络的第一个隐层中，每一个单独的全连接神经元就有32x32x3=3072个权重。（一个神经元就有很多权重，第一层每个神经元权重

ferb2015·2023-01-09 05:57

2022-ConvNet CVPR

文章目录2022-ConvNetCVPR1.简介1.1简介1.2结论2.网络架构2.1设计方案2.2Macrodesign2.3ResNeXt-ify2.4InvertedBottleneck2.5LargeKernelSizes2.6MicroDesign2.7ConvNextvariants3.训练4.代码2022-ConvNetCVPR论文地址:https://arxiv.org/abs/2

說詤榢·2023-01-09 05:25

大道至简 | Conv2Former：比ConvNeXt还秀！

Happy编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet

自动驾驶之心·2023-01-08 16:01

ConvNets

这里提出FCMAE的框架，这种自监督学习技术和架构改进的协同设计产生了一个ConvNeXtV2的新模型，它显著提高了纯ConvNet在各种识别基准上的性能1ConvNeXtV2：使用MAE协同设计和扩展

whaosoft143·2023-01-06 21:12

深度学习Pytorch（九）——迁移学习

迁移学习文章目录深度学习Pytorch（九）——迁移学习一、简介二、实例1、导入package2、加载数据3、可视化部分图像数据4、训练model5、可视化模型的预测结果6、迁移学习使用场景1——微调ConvNet7

柚子味的羊·2023-01-05 15:56

转载：ICCV研讨会：实时SLAM的未来以及深度学习与SLAM的比较

上一届「国际计算机视觉大会（ICCV：InternationalConferenceofComputerVision）」成为了深度学习（DeepLearning）技术的主场，但在我们宣布卷积神经网络（ConvNet

屋卡·2023-01-05 11:27

【CVPR2022 ConvNeXt网络结构详解】 A ConvNet for the 2020s

FAIRConvNext主体网络结构代码详解，提供多个模型版本以满足不同应用场景的使用。paper：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdfSourceCode：GitHub-facebookresearch/ConvNeXt:CodereleaseforConvNeXtmodelurl中提供ImageNet1K以及22K的权重链接，大家合理使用即可。具体性能表现见

春野运·2023-01-01 12:25

致敬YOLO！华科提出YOLOS：基于视觉Transformer的目标检测

重点揭示了Transformer的迁移学习能力与泛化性能，同时引出了Transformer在模型缩放与ConvNet缩放不一致的问题。

Amusi（CVer）·2022-12-31 12:26

pytorch可视化教程：训练过程+网络结构

为了可视化神经网络，我们先建立一个简单的卷积层神经网络：import torch.nn as nn class ConvNet(nn.M

夕小瑶·2022-12-29 12:57

ParC-Net 论文详解

abs/2203.03952代码地址：https://github.com/hkzhang91/ParC-NetIntroduction部分以翻译原文为主ViT在许多视觉任务中已经取得了显著的成绩，成为ConvNet

Apr1cot·2022-12-28 23:22

迁移学习的两种类型

blog.csdn.net/wmz545546/article/details/77603543迁移学习两种类型：ConvNetasfixedfeatureextractor：利用在大数据集(如ImageNet)上预训练过的ConvNet

tommorrow12·2022-12-26 09:01

第七章卷积神经网络2(代码实现)

7.1.14维数组7.1.2基于im2col的展开7.1.3卷积层的实现7.1.4池化层的是实现7.2CNN实现7.2.1目录结构如下：7.2.2结果如下：7.2.3代码实现：7.2.3.1simple_convnet.py7.2.3.2train_convnet7.3CNN

追寻远方的人·2022-12-25 01:03

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition

论文:https://arxiv.org/pdf/2211.11943.pdfcode(pytorh版本):https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksConv2Former:ASimpleTransformer-StyleConvNetforVisualRecognition一、引言二、架构实现(一)、ConvolutionalModul

小小小~·2022-12-23 13:26

代码解读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s

四、ConvNext代码1、大体框架介绍以ConvNext-Tiny为例：其中，ConvNext包括：（1）最底层的Stem层：对原始的图像进行预处理。（2）四个Stage：每个Stage重复若干block，其中重复的次数为深度。例如：第一个Stage重复了3个block，即深度为3。（3）分类的代码：对特征进行下采样/池化，然后映射到我们要做分类的类别上。2、代码解释代码解释：1）第一层为群卷积

阳光哈皮翔·2022-12-23 13:24

深度学习框架

CaffeTheanoTensorFlowTorchPytorchMXNetcuda-convnet2NeonDeeplearning4jCNTKPaddlePaddleKerasTensorFlowGoogle

木子落兮·2022-12-23 11:39

时序动作定位 | I3D(Inflated 3D ConvNet) 与 UNT(UntrimmedNets) 特征模型

目录UNT(UntrimmedNets)I3D(Inflated3DConvNet)总结UNT(UntrimmedNets)论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Wang_UntrimmedNets_for_Weakly_CVPR_2017_paper.pdf全名《UntrimmedNetsforWeaklySupe

六个核桃Lu·2022-12-19 08:41

[Datawhale-李宏毅机器学习-39期]-002-回归+003-误差和梯度下降+004-反向传播机制

改了一个小程序(代码修改自：https://blog.csdn.net/weixin_42318554/article/details/121940694)，构建了一个两层convnet和两层的mlp看看效果如何

deyiwang89·2022-12-17 17:16

论文阅读-主干网络(2022)-ConvNext:下一代卷积网络

ConvNext论文：AConvNetforthe2020s地址：https://paperswithcode.com/paper/a-convnet-for-the-2020s论文阅读 ConvNext

不会算命的赵半仙·2022-12-15 21:37

【论文精读】……ConvNeXt……(CNN和Transformer打起来了，A ConvNet for the 2020s)

文章目录一、Abstract（摘要）：二、Introduction（引言）：三、ModernizingaConvNet:aRoadmap（现代化路线）1.MacroDesign模块2.ResNeXt-ify模块3.InvertedBottleneck模块：4.LargeKernelSizes模块：5.variouslayer-wiseMicroDesign模块四、小总结论文题目：AConvNetf

深度不学习！！·2022-12-15 21:37

ICCV 2021 | Transformer结合自监督学习！Facebook开源DINO

除了使自监督方法适应这种架构的效果特别好这一事实之外，我们还进行了以下观察：首先，自监督ViT特征包含有关图像语义分割的明确信息，而监督ViT则不会如此清晰地出现，也没有convnet

tiantianwenwen·2022-12-13 11:16

浅谈基于CNN卷积神经网络的图像识别

二、CNN的层次结构1.输入层2.卷积层3.池化层参考文章：前言卷积神经网络（CNN，有时被称为ConvNet）是很吸引人的。

ssfight1·2022-12-11 12:54

Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet

文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，

人工智能算法研究院·2022-12-11 08:51

RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN介绍

RCNN,FastRCNN,FasterRCNNRCNN RCNN是最早将ConvNet引入目标检测邻域的算法，和图像分类算法不同，目标检测领域的主要任务不仅要图像进行分类还要图像中物体存在的具体位置进行框选

夜半罟霖·2022-12-10 20:47

Pytorch迁移学习

相反，通常在一个非常大的数据集中对ConvNet进行预处理(例如，ImageNet，它包含120万张图像，包含1000个类别)，然后使用ConvNet作为初始化或固定的特征提取器来完成感兴趣的

Alphapeople·2022-12-10 14:28

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