Top-5

CNN——GoogLeNet

GoogLeNet（Inception-V1），在ImageNet2014年图像分类竞赛以top-5误差6.7%获得冠军（亚军为VGG）。一般来说，提升
搁浅丶.·2024-01-06 21:42

【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结

在测试数据上，该网络实现了37.5%的top-1错误率和17.0%的top-5错误率，这显著
CarNong_Blog·2023-12-30 08:10

【CV计算机视觉深度学习】图像分类、多目标追踪、目标检测、旋转框检测、显著性检测、姿态估计、图像超分辨等等！精度评估指标解读大全（包括含义、计算、源码等，超详细~）

文章目录CV模型们的量化评估指标图像分类/ImageClassificationTop-1和Top-5多目标追踪/Multi-trackMOT精度指标的特性MOTAMOTPIDF1MT&ML&IDs举例说明目标追踪
weixin_46031746·2023-11-03 05:51

深度学习-卷积神经网络-ResNET

文章目录前言1.resnet2.作者3.精度（TOP-5）4.论文一览5.竞赛排名6.网络退化7.残差8.残差1.作者前言本文来自B站：ResNet深度残差网络1.resnet2.作者3.精度（TOP-
泰勒朗斯·2023-10-07 08:27

【tensorflow2.0】26.tf2.0实现InceptionV3

InceptionV3简介来源    Google的InceptionNet首次亮相是在2014年的ILSVRC比赛中，并且以top-5错误率（为6.67%）略低于VGGNet的优势取得了第一名。
一只很菜很菜的tfer·2023-09-10 11:52

关于深度学习中Top-1与Top-5评价标准的理解

Top-5错误率是指预测输出的概率最高的前5个类别中，只要出现了正确概率（与人工标注类别一致）即为预测正确，否则预测错误。
流沙没尘居士·2023-08-19 14:30

CNN卷积神经网络 ILSVRC-2012

在测试数据上，top-1和top-5的误差率分别为3
呆萌的呆_a298·2023-06-14 11:42

【技术博客】基于AlexNet网络的垃圾分类

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks，作者AlexKrizhevsky，IlyaSutskever，GeoffreyE.Hinton.AlexNet在ImageNetLSVRC-2012比赛中，达到最低的15.3%的Top
MomodelAI·2023-04-18 17:10

[CV - Image Classification - 2012]图像分类 AlexNet网络 - 开启深度学习重大事件

训练一个庞大的深层卷积神经网络在测试数据上，我们取得了37.5％和17.0％的top-1和top-5的错误率，这比以前的先进水平要好得多图像分类输入：图像image图像的特征提取：深度学习（自动提取特征
big_matster·2023-03-31 04:44

论文阅读：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

png细节放大图.pngimage.png1前言在2010年的ImageNetLSVRC-2010上，AlexNet在给包含有1000种类别的共120万张高分辨率图片的分类任务中，在测试集上的top-1和top
pppppwwj·2023-03-27 00:04

用 Python 从头开始构建 VGG Net

该架构在ImageNet中实现了92.7%的top-5测试准确率，该网络拥有超过1400万张属于1000个类别的图像。它是深度学习领域著名的架构之一。将第1层和第2层的
woshicver·2023-03-24 07:25

深度学习：详解VGGNet论文

、简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在ILSVRC2014上取得了第二名的成绩，将Top
Allen Chou·2023-02-26 07:30

ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks--文献笔记

测试数据上，错误率：top-1=37.5%、top-5=17.0%.神经网络包括6000万个参数和650,000个神经元，由5个卷积层，其中一些之后是最大池化层，以及3个全连接层，最后是1000个softmax
静~静·2023-02-05 19:46

AI基础实战营Day2

视觉骨干网络卷积类AlexNet(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，
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

AlexNet(2012提出的算法)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
insid1out·2023-02-05 10:30

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 2 课

1421421878858159...12415617898149164…154156226像素数组图像类别：香蕉卷积神经网络AlexNet(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
sophia_cong·2023-02-05 10:10

OpenMMLAB AI实战营第一课笔记

卷积神经网络介绍AlexNet(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
JeffDingAI·2023-02-04 15:11

OpenMMLab AI实战营第二天笔记

图像分类与基础视觉模型卷积神经网络AlexNet（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
leeleesir·2023-02-04 13:22

OpenMMLab(2)

图像分类与基础视觉基础卷积神经网络AlexNet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
anyiyzb·2023-02-03 14:55

深度学习基础系列（二）| 常见的Top-1和Top-5有什么区别？

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示：那Top-1Accuracy和Top-5Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？
weixin_33868027·2023-01-27 16:02

深度学习：Top-1 和Top-5的理解

比如我们将一张狗的图片放到模型中：1）If，即如果模型给出的最大概率值显示为狗，那这就是Top-1；2）If，如果狗的预测概率值在给出的所有概率值中排在前5，那就是Top-5。
小样王·2023-01-27 16:31

深度学习中TOP-1 和TOP-5 分别表示什么意思？

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，但是，究竟TOP-1和TOP-5是什么意思呢？
波尔德·2023-01-27 16:31

深度学习 常见的名词Top-1和Top-5分别有什么含义

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示：那Top-1Accuracy和Top-5Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？
高祥xiang·2023-01-27 16:01

论文中常见的 Top 1 与 Top 5

Top-5：神经网络返回的前5个最大概率值代表的内容中有一个是正确的。
沐白若兮·2023-01-27 16:01

图像分类的top-1 and top-5 error

ImageNet图像分类大赛评价标准采用top-5错误率，或者top-1错误率Top-1Error：假设模型预测某个对象的类别，模型输出1个预测结果，那么这一个结果能判断正确的概率就是Top-1正确率。
橙黄橘绿时_Eden·2023-01-27 16:01

神经网络测试结果中的Top-1和Top-5是什么意思

之前看论文经常看到Top-1和Top-5的错误率或者精确度，但一直没搞懂是什么意思，查了一下，在这篇博客上找到了答案深度学习基础系列（二）|常见的Top-1和Top-5有什么区别？
Airser·2023-01-27 16:01

常见的Top-1和Top-5有什么区别？

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示：那Top-1Accuracy和Top-5Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？
我是谁？？·2023-01-27 16:01

深度学习中的top-1和top-5区别

在深度学习看论文的过程中，经常会看到各种神经网络模型在ImageNet上介绍Top-1和Top-5准确率和Top-1错误率和Top-5错误率来源：ResNet与ResNext的error所谓的Top-1
亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-27 16:30

Top-1准确率和Top-5准确率

原文链接那Top-1Accuracy和Top-5Accuracy是指什么呢？ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会分别给出预测为这1000个类别的概率，并按概率从高到低的类别排名。Top-1Accuracy是指预测概率排名第一的类别的与实际结果相符的准确率。Top-5Accuracy是指预测概率排名前五的类别包含实际结果的准确率。（注意是：预测概率排名前五中有一个是实际的结
Andy_2259·2023-01-27 16:30

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

在测试数据上，我们实现了top-1名的错误率为37.5%，top-5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有600
Wanderer001·2023-01-14 23:57

【论文笔记】—AlexNet—2012-ACM

AlexNet在ImageNet2012图像分类竞赛中获得了top-5误差15.3%的冠军成绩，首次将深度学习和卷积神经网络用于大规模图像数据集分类，远远优于第二名（top-5错误率为26.2%）和之前的算法
chaiky·2023-01-14 23:54

Alexnet论文介绍(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

摘要  本文训练了一个深度卷积神经网络进行ImageNetLSVRC-2010图片分类比赛(1000各类别，共120万高质量标注的图片)，在top1测试场景下错误率37.5%，在top-5测试场景下错误率
hustqb·2023-01-14 23:23

【论文笔记】—GoogLeNet（Inception-V1）—2015-CVPR

论文介绍谷歌提出的GoogLeNet（Inception-V1）深度卷积神经网络结构，在ImageNet2014年图像分类竞赛以top-5误差6.7%获得冠军（亚军为VGG）。
chaiky·2023-01-11 20:56

分类、目标检测中的评价指标

）、错误率（Errorrate）准确率=正确分类的样本数/总样本数错误率=错误分类的样本数/总样本数=1-准确率Top-1准确率：预测类别按置信度从高到低排序，取排名第一的类别作为预测结果，计算准确率Top
runningwei·2023-01-10 19:14

超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involution

超越卷积、自注意力机制：强大的神经网络新算子involutionImageClassificationonImageNetModelParams(M)FLOPs(G)Top-1(%)Top-5(%)ConfigDownloadRedNet
AI视觉网奇·2023-01-10 06:43

经典卷积神经网络（2）--AlexNet卷积网络模型

背景2012年，Hinton的学生AlexKrizhevsky借助深度学习相关理论提出了深度卷积网络模型AlexNet.在2012年ILSVRC竞赛中取得top-5错误率为15.3%，并取得大赛第一名。
Meruz·2023-01-07 07:34

深度学习之卷积神经网络经典网络之SENet

SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）获得了2017年ILSVR挑战赛的冠军，使得在ImageNet上的TOP-5错误率下降至2.25%。
bigcindy·2023-01-06 13:32

Top-1 accuracy和Top-5 accuracy的概念及理解

否则预测错误top-5就是最后概率向量最大的前五名中，只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。
LIsaWinLee·2023-01-05 19:34

第二篇 AlexNet——模型精讲

AlexKrizhevsky提出的首个应用于图像分类的深层卷积神经网络，该网络在2012年ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCompetition）图像分类竞赛中以15.3%的top
AI浩·2023-01-03 15:07

AlexNet论文简单翻译

AlexNet摘要为了参加LSVRC-2010的ImageNet比赛，我们训练了一个广而深的卷积神经网络来上正确进行具有1000种类别的120万张高解析度的图片分类，最后top-1和top-5的错误率，
开曼Cayman·2023-01-01 09:01

深度学习入门笔记之VggNet网络

是由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和谷歌旗下DeepMind团队的研究员共同研发提出的，获得了ILSVRC2014（2014年ImageNet图像分类竞赛）的第二名，将Top
ysukitty·2022-12-26 16:07

计算机视觉中评价指标计算：Accuracy，Precision，Recall，AP，mAP，Top-1，Top-5，Top-N ranked，IoU

计算机视觉中评价指标计算：Accuracy，Precision，Recall，AP，mAP，Top-1，Top-5，Top-Nranked，IoU引言对应场景图像分类（imageclassification
思考的大兵·2022-12-20 10:30

AlexNet精读

该网络在测试数据上获得了top-1和top-5的错误率分别为37.5%和17.0%。
howardSunJiahao·2022-12-17 12:17

论文阅读笔记(二)ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks

在测试集中，我们达到了37.5%和17.0%的top-1和top-5错误率，这比以前的先进技术要好得多。
nofaliure·2022-12-14 22:18

Pytorch之VGG网络模型实现

该架构在ImageNet中实现了92.7%的top-5测试准确率，该网络拥有超过1400万张属于1000个类别的图像。它是深度学习领域的著名架构之一，将第1层和第2层的大内核大小的
Vertira·2022-12-11 00:16

VGG预训练模型网络结构详解——以VGG16为例

在2014年的ILSVRC比赛中，VGG在Top-5中取得了92.3%的正确率。有VGG16和VGG19，模型的权重由ImageNet训练而来。
飞天长虹·2022-12-03 16:30

AlexNet

在测试数据上，作者分别实现了37.5%和17.0%的top-1和top-5错误率，这明显优于之前的最新技术。具有6000万个参数和650,
小梦人心·2022-12-02 11:37

【图像分类—GoogLeNet Inception V1】Going deeper with convolutions

它最大的特点就是控制了计算量和参数量的同时，获得了非常好的分类性能——top-5错误率6.67%。InceptionV1有22层深，比AlexNet的8层或者VGGNet的19层还要更深。
gkm0120·2022-11-29 05:23

深度学习(三)——AlexNet+Pytorch实现

简介在2010年的ImageNetLSVRC-2010上，AlexNet在给包含有1000种类别的共120万张高分辨率图片的分类任务中，在测试集上的top-1和top-5错误率为37.5%和17.0%（
hhhcbw·2022-11-26 21:45

Tensorflow:VGG-net训练过程总结

1、VGG-net简介VGG-net是牛津大学和Deepmind一起研发的一种深度卷积神经网络，在2014年的ILSVRC比赛在取得第二名的成绩，将Top-5的错误率将到7.3%，而当年排名第一的正是大名鼎鼎的
DYF-AI·2022-11-24 09:43
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