LeNet

《动手学习深度学习》之三：2.卷积神经网络（CNN）进阶-5种模型（打卡2.5）

卷积神经网络（CNN）进阶2.LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GooLeNet5种模型2.1.LeNet2.1.1.全连接层和卷积层的比较：使用全连接层的局限性：•图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远
氟西汀重度患者·2020-07-10 21:51

TensorFlow-2.x-09-LeNet-5的实现

本章节我们进入卷积神经网络的实现，LeNet-5可以说是进入卷积神经网络的入门级别，包含卷积层块和全连接层块两个部分。
风极_陨·2020-07-10 21:49

Caffe:使用lenet5模型训练自己的数据集

一、前言本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式，送进lenet作训练和测试，参考了https://blog.csdn.net/ap1005834/article/details/74783452和
zidaoziyande·2020-07-10 20:45

TF2.0深度学习实战（三）：搭建LeNet-5卷积神经网络

+感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~我的博客地址为：【AI菌】的博客我的Github项目地址是：【AI菌】的Github本教程会持续更新，如果对您有帮助的话，欢迎star收藏~目录一、LeNet
AI 菌·2020-07-10 19:51

lenet5网络在python下TensorFlow2的实现

lenet5参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras
不会写代码的菜鸡程序猿·2020-07-10 17:11

使用caffe的python接口预测多张图片

一、前言根据前面博文使用lenet模型训练及预测自己的图片数据可得到训练得的caffemodel及其他相关的文件，回顾下My_FIle文件夹如下，predictPic文件夹中保存的是名为“0“～“9“的文件夹
ForeverYang2015·2020-07-10 15:28

卷积简介

文章目录二维卷积层二维互相关运算二维卷积层特征图和感受野填充和步幅padding-and-strides多输入通道和多输出通道channels1×1卷积层池化层pooling卷积神经网络（LeNet）深度卷积神经网络
SkaWxp·2020-07-10 10:43

深度学习概览

深度学习概览深度神经网络基础监督学习和无监督学习欠拟合和过拟合后向传播损失和优化激活函数卷积神经网络基础LeNet模型AlexNet模型VGGNet模型GoogleNet深度神经网络基础监督学习和无监督学习监督学习
BCMP·2020-07-10 10:05

每日一问之经典网络(1) - LeNet-5

说说经典网络LeNet5的架构？之前写毕业论文的时候，看了一些关于深度学习历史方面的资料，里面就有提到LeNet-5这个经典的网络。
caoqi95·2020-07-10 09:02

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

转自：https://blog.csdn.net/wang1127248268/article/details/77258055LeNet#coding=utf-8fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense
黑暗星球·2020-07-10 05:08

[深度学习]Inception Net （V1-V4）系列论文笔记

GoogleInceptionNet又被称为GoogLeNet之所以这个名词，论文里面有提到“ThisnameisanhomagetoYannLeCunspioneeringLeNet5network”，原来是想LeNet
Thorrrrrrrrrr·2020-07-10 02:34

Tensorflow实现cnn模型的训练与使用

本文仅为cnn基于tensorflow的代码部分笔记,主要内容各层的搭建与参数的的设置,cnn介绍:点我链接1.简介本文主要实现lenet5的在手写数字识别数据集mnist上的训练和使用,代码分为cnntest.py
shenhuaifeng·2020-07-10 02:24

【3D图像的 CNN】LeNet3D + tfrecords 3D卷积样例 tf.nn.conv3d (立体图像卷积 3D 医疗图像卷积 (CT, fMRI))

LeNet3D+tfrecords3D卷积样例tf.nn.conv3d(立体图像卷积3D医疗图像卷积(CT,fMRI))#!
西域狂猪·2020-07-10 00:52

深度学习(DL)与卷积神经网络(CNN)学习笔记随笔-04-基于Python的LeNet之MLP

原文地址可以查看更多信息本文主要参考于：MultilayerPerceptronpython源代码（github下载CSDN免费下载）本文主要介绍含有单隐层的MLP的建模及实现。建议在阅读本博文之前，先看一下LR的实现。因为LR是简化版的MLP。LR不含有单隐层，则其输入层直接连接到输出层。从何处可以看出LR是输入层直接连接输出层？借用上一博文的公式：P(Y=i|x,W,b)=softmaxi(W
Tig_Free·2020-07-09 21:16

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task03：字符识别模型

CNN发展（1）LeNet（2）AlexNet（3）VGG（4）Goo
微萧默·2020-07-09 20:33

深度学习笔记——分类模型（一）LeNet-5

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimport*defmain():(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load
wind_700·2020-07-09 18:17

基于LeNet的农业病害图像识别

实验流程：问题分析整体框架数据准备代码实现实验结果a.问题分析首先我们针对农业病害识别问题做一个简单分析，我们希望做出来的效果是：用户输入一张患病的植物图片，得到该病害所属类型，同时输出预测准确率accuracy和loss。b.整体框架如下图：c.数据准备我们使用的数据均来自网络搜集，本次实验我们只选择了四种玉米病害图像进行实验，数据已经经过预处理，分布如下表：真实数据是下面这样的：d.代码实现我
hxf-v·2020-07-09 17:25

CNN分类网络之：Lenet

pytorch写的一个lenet的分类网络，不是百分百还原哈，结构是一样的，简单训练一下自己的数据集。
不你不想·2020-07-09 12:09

深度学习笔记（5）——学术界的霸主Resnet

前言在当今学术界的论文里，几个baseline网络LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet都是大家用的多的CNN网络。
迷川浩浩_ZJU·2020-07-09 08:07

2018-04-21CNN经典模型

详解CNN五大经典模型:Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DRL一、LenetDeepLearning的常用模型或者方法一个典型的例子说明,英文版LeNet-5,convolutionalneuralnetworks
kamin·2020-07-09 07:54

深度学习003：LeNet-5网络研究，并用keras框架复现、pytorch框架复现

2LeNet-5背景知识（1）发明时间：1998年。（2）发明人：LeCun和Bengio等人。（3）功能：识别手写数
weixin_33958585·2020-07-08 16:45

使用CNN（convolutional neural nets）检测脸部关键点教程（三）:卷积神经网络训练和数据扩充

第五部分第二个模型：卷积神经网络上图演示了卷积操作LeNet-5式的卷积神经网络，是计算机视觉领域近期取得的巨大突破的核心。
Journey-Go·2020-07-08 07:24

Tensorflow实战 LeNet-5神经网络进行手写体数字识别

完整代码：https://github.com/jiang4869/LeNet5-Tensorflow-MNIST关于LeNet5网络的介绍，可以参考我的上一篇博客浅谈LeNet-5本文基于Tensorflow
jiangxiaoju·2020-07-08 02:36

LeNet—卷积网络的开山之作

完整代码：LeNet实现完整代码LeNet-5LeNet-5由YannLeCun于1998年提出，是卷积网络的开篇之作。
快乐小白鼠·2020-07-08 02:10

Windows下caffe之测试mnist

参考资料悠望南山-CAFFE学习笔记（二）Caffe_Example之测试mnist二、训练所需要用到的文件1.mnist_test_lmdb（测试数据集，里面包括data.mdb和lock.mdb）2.lenet_train_test.prototxt
MoonBreeze_Ma·2020-07-07 20:14

计算机视觉实践（街景字符编码识别）——Task03：字符识别模型

Task03：字符识别模型一、CNN介绍1.基本原理2.卷积层3.池化层4.激励层二、CNN发展1.LeNet-5(19
nanashi_F·2020-07-07 17:19

Caffe示例程序测试mnist数据集

征对mnist识别的专门模型是Lenet，算是最早的cnn模型了。mnist数据训练样本为60000张，测试样本为10000张，每个样本为28*28大小的黑白图片，手写数字为0-9，因此分为10类。
小牛蛋·2020-07-07 15:43

第五次打卡：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

卷积神经网络基础卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组
YuuSAKI·2020-07-07 01:53

caffe学习（9）LeNet在Caffe上的使用

使用官网例程训练LeNet。TrainingLeNetonMNISTwithCaffe准备数据Caffe程序的运行要注意需命令行要在Caffe的根目录下。cd$CAFFE_ROOT.
Yan_Joy·2020-07-07 01:24

Caffe对MNIST数据进行Train、Test

/create_mnist.sh1.2运行完以上脚本后得到两个数据集：mnist_train_lmdb,mnist_test_lmdb2.使用LeNet模型定义分类，但在我们的分类应用中
chuanxd·2020-07-06 18:29

无人驾驶项目——交通标志识别

本文以德国交通标志数据集为训练对象，采用深度神经网络LeNet架构处理图像，实现交通标志识别。
不二青衣·2020-07-06 12:29

深度学习——CNN经典网络总结

在CNN网络结构的进化过程中，出现过许多优秀的CNN网络，如：LeNet，AlexNet，VGG-Net，GoogLeNet，ResNet，他们对CNN的发展进化起着至关重要的作用。
zchang81·2020-07-06 12:57

train_val.prototxt文件里的data层的type和参数解释

转载自己：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5070928.html要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等，而一个模型由多个屋
yx2017·2020-07-06 11:35

PyTorch的HelloWord之旅

本篇文章首先将介绍PyTorch的基本数据结构Tensor的一些操作；随后给出神经网络中的HelloWorld例子：用最经典的卷积神经网络（LeNet5）训练手写数据集MNISTPyTorch中的Tensor
xhcoding·2020-07-06 08:32

ubuntu下caffe实战---mnist数据集测试

测试用到手写体识别模型LeNet，mnist数据集其中LeNet是一种CNN模型，由一个卷积层、后面跟一个下采样层、再跟另外一个卷积层和另一个下采样层，再之后是两个全连接层组成。
wzx9511·2020-07-06 08:50

windows下输出训练caffemodel的log日志并画出accuracy和loss曲线

\caffe.exe"train--solver=E:/caffe/caffe-master/Build/x64/Release/lenet/lenet_solver.prototxt>.
wuxianfeng1987·2020-07-06 07:55

paddle 深度学习cv七日训练营day3车牌识别

我在一开始还不知道使用CNN，于是我在第三天意识到，DNN在图像方面并不是很适合，我们需要应用CNN，也就是卷积神经网络，我观察图像，我发现其实图像其实很小，很像minst的那个数据集，于是我便采用了lenet
沉睡的小灰·2020-07-06 05:40

pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率

我用的是Anaconda3，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。以下内容仅供参考哦~~1.首先打开AnacondaPrompt，然后输入activatepytorch，进入pytorch.2.输入pipinstalltensorboardX，安装完成后，输入python，用fromtensorboar
Zaria_z·2020-07-06 03:10

caffe 绘制网络模型

如果要绘制caffe里的Lenet模型，可使用一下语句：sudopytho
weixin_34021089·2020-07-05 23:30

pytorch图像分类篇：2.pytorch官方demo实现一个分类器(LeNet)

前言最近在b站发现了一个非常好的计算机视觉+pytorch实战的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。参考内容来自：up主的b站链接：https://space.bi
Fun'·2020-07-05 22:12

LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNetInception-ResNet-v2、FractalNet、DenseNet

2006年Hinton他们的SciencePaper再次引起人工神经网络的热潮，当时提到，2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗？有数学基础吗？搞得过SVM之类吗？回头来看，就算是真的，大牛们也确实不算无理取闹，是骡子是马拉出来遛遛，不要
deep_learninger·2020-07-05 18:08

SqueezeNet模型参数降低50倍，压缩461倍

DenseNetCNN网络从Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DeepResidualLearning，FractalNet，DenseNet。网络越来越深，越来越宽。
deep_learninger·2020-07-05 18:08

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
deep_learninger·2020-07-05 18:08

图像分类（深度模型）总结

大体来看，深度模型主要分为一下几个方向基础框架像Lenet，Alexnet,Vgg,Prelu都属于这一系列基础框架更关注基本的网络架构，如VGG，全部采用3x3的卷积核，prelu使用新的激活函数和初始化方法
冷夏LX·2020-07-05 18:37

caffe中参数设置的解析

lenet_solver.prototxt:net:"examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"test_iter:100test_interval:500base_lr
迷上微笑·2020-07-05 18:53

TensorFlow训练mnist数据集（卷积神经网络lenet5）

代码如下：（在上一篇的基础上更改网络lenet5）代码分为3部分，网络-训练和测试#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul2510:04:392017@author:mnist_inference.py
Peanut_范·2020-07-05 18:27

Caffe 在 win10 环境下配置

加速整了好几天，终于实现windows环境下的caffe编译，实现win10+caffe+vs2013+anaconda2.7+cuda8.0+cuDNN_v5主要内容软件安装caffe编译测试mnist数据集和LeNet
编号1993·2020-07-05 16:53

深度神经网络总结

通用分类：LeNet，AlexNet，ZFNet，VGG，GoogleNet，ResNet，SENet通用目标检测：SPP，Overfeat，FasterR-CNN，FPN，Yolo-v1/2/3，SSD
Lonwayne·2020-07-05 16:08

Pytorch 实现 LeNet

#importimportsysimportd2lzh_pytorchasd2limporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttime#netclassFlatten(torch.nn.Module):#展平操作defforward(self,x):returnx.view(x.shape[0],-1)classReshape
JasonYuJX·2020-07-05 15:44

用训练好的caffemodel来进行分类

JLU-IPVR听笙方法一：以手写字符mnist为例，使用bat文件，新建一个bat文件内容如下：classification.exeD:\experiment\data\lenet.prototxtD
听笙·2020-07-05 14:46
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