ConvNet

深度学习（Python）-- 计算机视觉深度学习

本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的
IMU_Pandade·2019-07-26 21:33

FBNet: Hardware-Aware Efficient ConvNet Design via Differentiable Neural Architecture Search

——Facebook-Berkeley-Nets摘要：为移动设备设计卷积网络挑战巨大，因为设计空间巨大，现有NAS方法在计算上是昂贵的。另外，之前的工作关注降低FLOPs，但是FLOPs并不总是反应真实的延迟。因此基于differentiableneuralarchitecturesearch（DNAS），采用梯度优化的方法优化卷积结构，避免像以前的方法那样分别枚举和训练各个体系结构。FBNets
_忙中偷闲_·2019-07-24 21:29

【PyTorch入门】（三）神经网络（Neural Networks）

比如，对于如下数字图像分类网络（convnet）：这是一个简单的前向传播网
ShuqiaoS·2019-06-13 00:00

paper: The years of pedestrain Detection,what have we learned?

1：Introduction主要的行人检测方法：“Viola&Jonesvariants”，HOG+SVM，DPM，ConvNet2：Dateset1：不同的数据集INRIA：最古老的也是有相对较少的图片
降腰·2019-05-25 23:00

什么是深度学习，深度学习和机器学习之间，主要有什么区别

深度神经网络最受欢迎的类型之一是卷积神经网络(CNN或ConvNet)，CNN通过输
duozhishidai·2019-04-29 19:04

Tensorflow－模型的保存、恢复以及fine-tune

最近在做的本科毕设需要对迁移过来的ConvNet进行在线fine-tune，由于之前在学习Tensorflow时对模型的保存恢复学习的不够深入，所以今天花了一个下午看了几篇文章，觉得有的写的很不错，就搬运过来
ZerinHwang03·2019-03-22 17:34

TensorFlow可视化显示不出，解决办法

TensorFlow和TensorBoard都是1.12版本的1.首先确定你的文件夹下有这个文件2.进入终端输入：tensorboard--logdir=D:\projects\writeinpycharmcode\convNet
ZOU JM·2019-03-06 11:35

TensorFlow可视化显示不出，解决办法

TensorFlow和TensorBoard都是1.12版本的1.首先确定你的文件夹下有这个文件2.进入终端输入：tensorboard--logdir=D:\projects\writeinpycharmcode\convNet
ZOU JM·2019-03-06 11:35

构建深度卷积神经网络(Building a deep convolutional neural network)--学习笔记

参考代码：05_basic_convnet.pyimporttensorflowastfimporttensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_dataimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpmnist
enjoypiker·2019-02-28 20:48

论文中绘制神经网络工具汇总

目录1.LaTeX的tikz库2.ConvNetDraw3.Visio4.Inkscape-自由绘图5.Omnigraffle6.draw_convnet7.PlotNeuralNet8.NN-SVG9
技术挖掘者·2019-02-22 23:11

Winograd，GEMM算法综述（CNN中高效卷积实现）（上）

https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/86181663摘要：首先要说明的是，卷积是指ConvNet中默认的卷积，而不是数学意义上的卷积。
是否龙磊磊真的一无所有·2019-01-09 21:30

Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition(时间段网络：使用深度行为识别的良好实现)

本文旨在探索为视频中的动作识别设计有效的ConvNet架构的原则，并在有限的训练样本下学习这些模型。我们的第一个贡献是时间片段网络（TSN），一种基于视频的动作识别的新颖框架。
lowkeybln·2019-01-08 19:34

使用快速R-CNN算法进行目标检测实例（附Python代码）

另一方面，FastR-CNN将整个图像传递给ConvNet，产生感兴趣的区域(而不是从图像中提取区域)。此外，它也不
python语音识别-公众号·2018-12-04 17:17

Efficient ConvNet for Real-time Semantic Segmentation论文解读

Abstract：real-time：83FPSinasingleTitanX,andatmorethan7FPSinaJetsonTX1(embeddedGPU).anovellayer:usesresidualconnectionsandfactorizedconvolutionsinordertoremainhighlyefficientwhilestillretainingremarkabl
qq_32799915·2018-11-14 11:07

Winograd 方法快速计算卷积

在ConvNet中,大部分的计算耗费在计算卷积的过程中,尤其是在端上设备中,对于性能的要求更为苛刻.程序的性能优化是一个复杂而庞大的话题.高性能计算就像系统设计一样,虽然有一些指导原则,但是,对于不同的场景需要有不同的设计方案
mydear_11000·2018-10-18 09:52

用tiny-dnn完成mnist手写数字识别

github下载https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn下载解压后在其vc文件夹中可以看到tiny-dnn的示例工程打开工程后可以看到6个官方demovoidsample1_convnet
一棵栗子树·2018-09-28 10:21

迁移学习

通用的做法是在一个非常大的数据集上（比如ImageNet,它有120万图片，1000个类别）预训练一个ConvNet，然后使用这个ConvNet作为初始化或一个固定的特征提取器用在你感兴趣的任务上。
pengcw·2018-09-19 17:00

【基于深度学习的细粒度分类笔记8】深度学习模型参数量(weights)计算，决定训练模型最终的大小

Draw_convnet这幅图是通过开源的工具draw_convnet(https://github.com/gwding/draw_convnet)生成的。
马卫飞·2018-09-12 14:54

深度学习之DeepCTR

预估2.2深度神经网络3方法概述4网络结构5加速训练5.1稀疏全连接层5.2数据采样6实验6.1实验设置6.1.1数据集6.1.2原型6.1.3评价指标6.1.4网络配置6.2结果分析与讨论6.3可视化Convnet7
丶Minskyli·2018-08-28 22:48

基于Python的卷积神经网络和特征提取

深度学习特征提取神经网络Pythonnolearntheano摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构，以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器
m0_37987250·2018-07-18 17:13

深度概览卷积神经网络全景图，没有比这更全的了

以下为翻译后的内容：第一章引言▌本文动机过去几年，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上（通常简称为ConvNet或CNN），
人工智能学家·2018-05-08 10:01

pytorch迁移学习

目前迁移学习的方式主要有两种，一种是fineturning，就是只改变pretrain网络最后一层或者几层的网络结构，对于pretrain网络的全局参数在原来的基础上进行微调；另外一种是将ConvNet
jk英菲尼迪·2018-04-25 20:11

31篇关于深度学习必读论文汇总

架构/模型之前的Convnet网络架构已经少得多，一切都稳定了。有些论文肯定是在推动这项研究。其中首先是安德鲁·布鲁克（AndrewBrock）的破解SMASH
nanao3o·2018-04-16 15:47

【干货】31篇关于深度学习必读论文汇总(附论文下载地址)

架构/模型之前的Convnet网络架构已经少得多，一切都稳定了。有些论文肯定是在推动这项研究。其中首先是安德鲁·布鲁克（AndrewBrock）的破解SMASH
nanao3o·2018-04-10 18:16

「Deep Learning」Note on Spatial Transformer Networks

卷积网络（ConvNet）缺乏对输入数据的空间不变性，即图像发生仿射
小锋子Shawn·2018-04-10 06:27

技术向：一文读懂卷积神经网络

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、cuda-convnet2。
qq_36332685·2018-01-13 18:39

hyperopt中文文档:RelatedWork

hyperopt-convnet-优化用于图像分类的卷积体系结构（WorkInProgress）用
Font Tian·2017-12-23 18:01

CNN学习及TensorFlow实现

学习资源在这本文搬移至这LeNet，1998年（开山鼻祖）；卷积非线性(ReLU)池化或下采样分类（全连接层）简单的ConvNet理解滤波器（卷积核）对于原输入图片来说，是个特征探测器。
十曰立·2017-12-11 03:59

卷积神经网络的直观解释

图1：源[1]在上图1中，ConvNet能够识别场景，系统能够建议相关字幕（“足球运动员正在踢足球”），而图2显示了ConvNets用于识别日常物体，人类和动物。最近，Co
TianXieErYang·2017-11-01 19:38

Detect to Track and Track to Detect

本文概览本文使用一个简单的卷积网络模型（ConvNet）在视频序列中同时实现多目标的跟踪和检测；本文构建了一个新颖的损失函数，包括用于单帧检测的多任务损失和用于多帧间跟踪回归损失；本文引入相关特征用于代表同一目标在不同帧图片中同时出现以此达到跟踪的目的
aiqiu_gogogo·2017-10-15 15:17

一文读懂卷积神经网络

view/open1425626861103.html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
ShellCollector·2017-10-06 11:17

卷积神经网络可视化：以Keras处理猫图片为例

卷积神经网络可视化：以Keras处理猫图片为例By机器之心2017年2月16日14:05众所周知，在过去几年里，深度学习领域里的很多主要突破都来源于卷积神经网络（CNN或者ConvNet），但对大多数人来说卷积神经网络是一个非常不直观的推断过程
hxts·2017-09-23 14:24

技术文章 | 用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet（CNN）

本文来源于阿里云-云栖社区，原文点击这里。在本教程中，我将介绍如何使用TensorFlow，从头开始构建卷积神经网络，并使用TensorBoard可视化我们的图形及神经网络性能。如果您不了解完全神经网络的一些基础知识，我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。在这篇文章中，我也把卷积神经网络的每个步骤讲的都很仔细，所以你可以在文章中完全了解每个步骤发生了什么。未来您可以看到每一层的卷积
Mr_zebra·2017-09-18 14:59

Deep Learning---caffe模型参数量(weights)计算

Draw_convnet这幅图是通过开源的工具draw_convnet(https://github.com/gwding/draw_convnet)生成的。
浩瀚之水_csdn·2017-08-16 16:10

一文读懂卷积神经网络CNN

dataunion.org/11692.html作者：张雨石自今年七月份以来，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
haima1998·2017-08-01 20:41

caffe安装

返回Caffe，一种ConvolutionalNeuralNetwork的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特点。
jyli2_11·2017-05-22 20:00

Pytorch学习笔记（四）

目前迁移学习的方式主要有两种，一种是fineturning，就是只改变pretrain网络最后一层或者几层的网络结构，对于pretrain网络的全局参数在原来的基础上进行微调；另外一种是将ConvNet
kongshuchen·2017-05-16 10:13

卷积神经网络（二）

尽管取得了这些成功，ConvNet
NSDL·2017-03-03 09:21

Term 1 Welcome & Anaconda

·ConvolutionalNeuralNetwork【neutral:中立的、非颜色的;convolution:回旋、盘旋】卷积神经网络(CNN||ConvNet)atypeoffeedforwardartificialneuralnetwork
Evvoque·2017-02-12 10:09

Convnet介绍（1）

最近刚刚翻到一篇讲解convnet非常好的文章，决定在此翻译下来。供参考学习。
douzeyang123·2016-09-23 10:38

Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安装配置指南

简单介绍一下：Caffe，一种ConvolutionalNeuralNetwork的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特
Teone·2016-09-10 13:28

Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.5 新手安装配置指南

简单介绍一下：Caffe，一种ConvolutionalNeuralNetwork的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特
Teone·2016-09-10 13:28

深度学习FPGA实现基础知识10(Deep Learning（深度学习）卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN))

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、cuda-convnet2。
Times_poem·2016-06-07 13:00

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 11 卷积神经网络的 迁移学习 和微调

本文是Stanfordcs231n的课程，目前官网正在更新，不是最终版1迁移学习实际中很少有人从头开始训练一个卷积神经网络，一般来说没有足够的可用的数据.反而一般使用大数据集已经训练过的ConvNet来作为初始模型或者直接作为固定特征的提取器
bea_tree·2016-05-30 00:00

CS231n 卷积神经网络与计算机视觉 9 卷积神经网络结构分析

终于进入我们的主题了ConvNets或者CNNs，它的结构和普通神经网络都一样，之前我们学习的各种技巧方法都适用，其主要不同之处在于：ConvNet假定输入的是图片，我们根据图片的特性对网络进行设定以达到提高效率
bea_tree·2016-05-30 00:00

用MXnet实战深度学习之二:Neural art

用MXnet实战深度学习之二:Neuralart-推酷题注：本来这是第三集的内容，但是 EricXie 勤劳又机智的修复了mxnet和cuDNN的协作问题，我就把这篇当作一个卷积网络ConvNet(CNN
GarfieldEr007·2016-04-29 12:00

卷积神经网络

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
Real_Myth·2016-04-27 19:00

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks)CNN

.36dsj.com/archives/24006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
justdoithai·2016-04-16 22:00

基于Python的卷积神经网络和特征提取

摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构，以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器，然后在使用如SVM、Logistic回归等不同的模型之前使用它来进行特征提取
renyp8799·2016-04-12 18:00

技术向：一文读懂卷积神经网络CNN

作者：张雨石自今年七月份以来，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、cuda-convnet2
ppp036·2016-04-11 22:00
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