LeNet 第31页

无人驾驶实战（二）——TensorFlow实现基于 LeNet5 网络的交通标志识别

引言：交通标志是道路基础设施的重要组成部分，它们为驾驶员及行人提供了道路行驶关键信息，并要求驾驶员及时调整驾驶行为，以确保遵守道路安全规定。无人驾驶车辆同样必须遵守交通法规，因此它需要识别和理解交通标志。一般来说，我们可以使用计算机视觉的方法来对交通标志进行检测和分类，但这需要耗费相当多的时间来处理图像中的重要特征。而现在，我们可以引入深度学习技术来解决这个问题，我们可以创建一个能够对交通标志进行

一年蓬不是小飞蓬·2020-09-15 03:52

卷积神经网络CNN的详细解读，及经典分类网络LeNet5的介绍

一.CNN神经网络介绍CNN是一种特殊的深度前馈神经网络，为了避免层级之间的全连接造成的参数冗余，而导致网络模型的训练依赖相当参数个数的数据量；他的设计是局部连接，符合生物神经元的稀疏响应特性（层级之间是稀疏连接的），这样大大的降低了网络模型的参数规模，相对而言，对训练数据的依赖性降低了。CNN的基础模块为卷积流，其包括四个部分：卷积，池化，非线性，批量归一化。卷积：利用卷积核对输入图片进行处理，

埃尘万象·2020-09-15 01:26

【PyTorch】卷积神经网络LeNet5-训练Fashion-MNIST

使用fashion-MNIST演示PyTorch实现卷积神经网络LeNet5的创建、训练和测试导入依赖包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.transformsastransformsimportsys

加油_加油_DrDu·2020-09-15 01:54

Pytorch实现CNN经典网络框架（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet）

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂

马苏比拉米G·2020-09-14 21:12

深度学习004：AlexNet网络研究，并用pytorch框架复现网络

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，原因AlexNet以显著的优势赢得了2012年的ILSVRC比赛（图像1000分类），top5错误率降低至16.4%

weixin_33877885·2020-09-14 20:51

从深度神经网络（DNN）到卷积神经网络（CNN）

卷积层作用：感知野卷积层负责提取特征，采样层负责特征选择，全连接层负责分类池化层全连接层举例：LeNet-51、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2池化层

weixin_43576422·2020-09-14 16:21

CNN 2 LeNet5, AlexNet, MyCNN,ResNet 比较

LeNet5time82.2345199584961AlexNettime215.45081973075867MyCNNtime486.6250228881836ResNettime662.9733195304871LeNet5loss1.575899446105957AlexNetloss1.3081466011047362MyCNNloss1.037

followUrheart6·2020-09-14 13:03

CNN 3 LeNet5, AlexNet, MyCNN,ResNet 模型重载

modelaccuracy{'AlexNet.h5':0.3725,'LeNet5.h5':0.2192,'MiniVGG_CNN_model.h5':0.1748,'MiniVGG_CNN_model_augu.h5

followUrheart6·2020-09-14 13:03

pytorch报错系列（1）RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

在训练期间，运行如下代码importtorchimporttorch.nnasnnfromlenetimportLeNet,MyNetfromtorchsummaryimportsummarynet=LeNet

拉普拉斯辣酱·2020-09-13 17:21

QT5下的caffe项目属性

TEMPLATE=appCONFIG+=consolec++11CONFIG-=app_bundleCONFIG-=qtSOURCES+=/home/aimhabo/caffe/examples/lenet_classification

weixin_30387423·2020-09-12 20:07

qt编译调试caffe源码--lenet为例

之前各种捣腾就qt加载caffe源码始终看不到源码，都知道加载cmakelist.txt文件就ok了，但是点开工程看不到源码啊！！！就是下面这个界面：各种配置也不行，然后叫来lilaoshi，见他一顿操作就ok了。步骤如下：注：step4选择的是我电脑本地opencv3.2安装的目录，然后构建（右下角锤子），点下面的４编译输出可以看到进度，过一会儿就编译好了，如下：同时看到构建目录下面有好多东西生

无左无右·2020-09-12 18:23

（Caffe，LeNet）IDE单步调试（一）

本文地址：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/510898641运行范例脚本train_lenet.shUbuntu下终端行执行train_lenet.sh

沤江一流·2020-09-12 18:16

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（6）——average_pooling_layer层结构类分析

在LeNet-5模型中，每一个卷积层后面都跟着一个下采样层：原因就是当图像在经过卷积层之后，由于每个卷积层都有多个卷积模板，直接导致卷积结果输出的特征矩阵

山在岭就在·2020-09-12 03:56

tiny_cnn 程序总结1----tiny_cnn简述

tiny_cnn实现了LeNet的字符识别功能，实现的方式也是利用卷集神经网络，整个网络共有6层，依次为convolution_layer，average_pooling_layer，convolution_layer

Buyi_Shizi·2020-09-12 02:34

tiny_cnn程序总结2----网络的训练过程

在网络的整体架构搭建好之后，剩下的最重要的部分就是该怎么训练网络，如何更新各层网络的weight和bias参数，LeNet网络采用的optimization的方式是StochasticDiagonalLevenberg-Marquardt

Buyi_Shizi·2020-09-12 02:34

LeNet-5学习笔记

文章目录一、前言二、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）1、卷积层2、池化层三、Lenet-51、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层

jiachengren·2020-09-11 23:27

TensorFlow 2.0深度学习算法实战第十章卷积神经网络

卷积神经网络10.2.1单通道输入和单卷积核10.2.2多通道输入和单卷积核10.2.3多通道输入、多卷积核10.2.4步长10.2.5填充10.3卷积层实现10.3.1自定义权值10.3.2卷积层类10.4LeNet

安替-AnTi·2020-09-11 23:35

卷积神经网络的一些经典网络（Lenet，AlexNet，VGG16，ResNet）

LeNet–5网络网络结构为：输入图像是：32x32x1的灰度图像卷积核：5x5，stride=1得到Conv1：28x28x6池化层：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到

weixin_30622181·2020-09-11 22:47

[deeplearning-010]lenet-5论文阅读笔记

1.论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》YannLeCunet.1998http://yann.lecun.com/exdb/publis/index.html#lecun-98卷积神经网络主要用于计算机视觉，识别图像。因为图像是两维的，因此卷积神经网络的神经元也是按照两维的，以最大程度保留图像的空间特征。2.论文第二节2.1

未济2019·2020-09-11 22:18

在AlexNet中LRN 局部响应归一化的理解

AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深

Microstrong0305·2020-09-11 22:40

深度网络架构

LeNet：诞生于1994年，由YannLeCun提出。确定了卷积神经网络的3层序列：卷积层（Convolution）、池化层（Pooling）和非线性层（Non-linearity）。

NIGHT_SILENT·2020-09-11 21:31

【CV】计算机视觉与Keras系列汇总

加载、转换、保存图像数据【CV03】如何使用Keras归一化、去均值、标准化图像数据【CV04】如何使用Keras可视化经典的计算机视觉数据集【CV05】如何使用Keras实现图像数据增强【CV06】LeNet

datamonday·2020-09-11 21:58

LeNet-5 论文笔记

LeNet-5：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition1998年的LeNet-5是CNN的经典之作，但是该模型在后来未能火起来，主要原因是当时的计算力不足和数据量的不足

黑暗星球·2020-09-11 21:46

基于卷积神经网络(CNN)的几个网络模型(LeNet, AleNet, VGG, GoogLeNet)总结

文章目录LeNet（1998）AlexNet（2012）VGG（2014）GoogLeNet（2014）LeNet（1998）论文：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition

爱暖阳真是太好了·2020-09-11 21:15

神经网络架构演进史：全面回顾从LeNet5到Googlenet，resnet，fractalnet,ENet十余种架构

转载于：http://www.open-open.com/lib/view/open1473213789568.htmlLeNet5LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展

hello-elena·2020-09-11 15:18

Keras实现LeNet识别mnist

转载自：https://www.jianshu.com/p/d39e9e75a410Keras是一款特别友好的基于Python的深度学习库，甚至比Tensorflow还友好。关于Keras的介绍和配置，可以看我之前的文章Keras的介绍与配置，也可以直接查看官网中文文档接下来我们要做被誉为机器学习届的HelloWorld的手写数字识别。真的掌握了这个，就已经把Keras掌握得七七八八了。剩下的就是

春末的南方城市·2020-09-11 11:54

keras实现常用深度学习模型LeNet，AlexNet，ZFNet，VGGNet，GoogleNet，Resnet

LeNet#coding=utf-8fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConv2D

wmy199216·2020-09-11 11:13

MATLAB版本的Lenet理解

前言最近看了各大博客关于lenet的讲解，最终发现还是下载MATLAB源码自己看理解最直观，花了3天时间捋清了lenet的训练方式，在此记录下LeNet总结。

不能漏了仙气儿·2020-09-11 11:07

tf.keras--入门示例:Lenet手写字符分类

运行环境:Anaconda5.2Python3.6.5TensorFlow1.10Model子类化的方式定义Lenet网络,区别于一般的直接使用Sequential和Model搭建网络的方式,代码如下#

_icrazy_·2020-09-11 10:32

深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别 (GoogleNet)

深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别系列深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别（LeNet）深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别(VGG16)GoogleNet

rookie_weng·2020-09-11 07:18

深度学习-分类卷积网络

LeNet被用来识别手写数字。卷积核5x5stride1，池化2x2stride2结构CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FCAlexNet2012第一个被广泛关注的卷积网络。

why_here·2020-09-10 18:31

深度学习pytorch复现——模型篇——LeNet

title:LeNetmathjax:truedate:2020-09-0822:26:45tags:[pytorch,深度学习,LeNet，CNN]有问题请到博客联系LeNet的介绍及pytorch复现模型简介我们常说的

山上有强强·2020-09-10 16:57

【TensorFlow学习笔记】进阶篇（二）卷积神经网络详解_MINIST实例（CNN_Lenet5）

绪论在前一章中，我们学会了制作自己的数据集，不同于mnist数据集，我们自制的数据集图片是彩色图。如果在全连接网络直接输入的是三通道的RGB彩色图片，待优化的参数过多容易导致模型过拟合，而且计算量过大。所以实际应用中会先对原始图像进行特征提取（卷积）再把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络进行参数优化，得到分类评估。这样可以减小计算量等。卷积神经网络一般由卷积部分和全连接部分构成。卷积部分一

Jarvis_lele·2020-09-10 11:58

《Deep Learning wih Keras》CHAPTER03 notes: Deep Learning with ConvNets

基本概念LocalreceptivefieldsSharedweightsandbiasPoolinglayers或者AnexampleofDCNN—LeNet#definetheconvnetclassLeNet

额不食烟火·2020-09-10 10:32

《机器学习系列教程》神经网络的入门级算法

第四章经典网络4.1LetNet5一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。

缠禅可禅·2020-09-10 09:46

[PyTorch] 笔记03：神经网络

源自PyTorch1.4教程OutlineLeNet概述LeNet实现定义网络计算损失反向传播更新权重[PyTorch]笔记03：神经网络构建神经网络所需要的包可以是torch.nn而nn包则依赖于autograd

澜生Python笔谈·2020-09-04 19:32

卷积神经网络LeNet-5的pytorch代码实现

在详解卷积神经网络LeNet-5一文中，我详细介绍了一下Lenet-5的基本原理，下面简要介绍一下Lenet-5的pytorch代码实现。建议本文对应上文一起查看。

wendy_ya·2020-08-31 14:14

卷积神经网络-LeNet5、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet原理及tensorflow2实现

卷积神经网络1.预备知识1.1神经网络中为什么要标准化原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。对于深度网络的训练是一个复杂的

李涛AT北京·2020-08-29 16:55

[PyTorch 学习笔记] 3.1 模型创建步骤与 nn.Module

如LeNet里包含

张贤同学·2020-08-28 19:52

基于tensorflow搭建LeNet5网络实现手写数字MNIST识别任务

基于tensorflow搭建LeNet5网络实现手写数字MNIST识别任务任务准备利用深度学习解决的任务无外乎以下几个关键步骤：1、明确任务需求，准备训练数据2、搭建网络模型3、计算损失函数4、定义优化器

LxDamon·2020-08-28 16:37

ML&DL - TensorFlow2.1快速入门学习笔记05——卷积神经网络

5.9CIFAR10数据集5.10卷积神经网络搭建示例5.11LeNet、AlexNet、VGGNe

Jason - Lee·2020-08-26 23:48

深度学习面试题12：LeNet(手写数字识别)

目录神经网络的卷积、池化、拉伸LeNet网络结构LeNet在MNIST数据集上应用参考资料LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。

weixin_30802273·2020-08-26 23:40

卷积神经网络中每层矩阵维度变化

卷积神经网络在图像识别上已经相当成熟．经典的识别手写字的卷积神经网络LeNet-5模型为７层的神经网络．其中每一层上面矩阵的维度的变换是图像像素得到识别的重点，而矩阵维度的变换是每一层之间使用卷积核大小所决定

H-T-TYSK·2020-08-26 16:12

常用网络结构：Alex,VGG,Resnet对比

1：AlexNet在这里写链接内容网络中将该模型画出来：AlexNet相比LeNet主要的改动在于：(1)DataAugmentation数据增长，现在的网络中已经大量使用了。

BigCowPeking·2020-08-26 15:59

caffe：测试每一层的时间

/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt--weights=/examples