Top-5

AlexNet网络结构分析及pytorch代码

测试集分为top-1和top-5，并且分别拿到了37.5%和17%的errorrates，CNN重新引起人们的关注。下面就AlexNet做一下简要的分析。也是记录一下今天一天的学习。
junjian Li·2020-07-09 22:45

《Squeeze-and-Excitation Networks》论文笔记

SENets在ILSVRC2017分类中赢得了第一名，并将top-5错误率显著减少到2.251%，相对于2016年的获胜成绩取得了大约25%的相对改进。上
m_buddy·2020-07-09 20:43

VGGNet学习笔记

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-
zouroot·2020-07-09 06:38

学习笔记——2020 AI开发者万人大会

第二场前瞻峰会上午场的一些记录Topic:实战TensorFlow2.2-宠物识别模型训练与预测——彭靖田BasicKnowledge图像分类：粗粒度分类->细粒度分类->实例级分类（打框，识别）分类评估指标：Top-1,Top
黄小米吖·2020-07-07 23:01

深度学习网络篇——ZFNet（Part1 从AlexNet到ZFNet）

：深度学习网络篇——AlexNethttps://blog.csdn.net/weixin_43624538/article/details/839889981）AlexNet性能举世瞩目top-1和top
PRIS-SCMonkey·2020-07-06 04:07

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks全文翻译

在测试数据中，我们将Top-1错误和Top-5错误分别降到了37.5%和17.0%，这比之前的技术水平要好得多。这个神经网络拥有6千万的参数和65万
lonly_girl·2020-07-04 22:27

HDFS作业 统计top-5 总结

你是无意穿堂风偏偏孤倨引山洪作业内容：1远程读取某机器（用ip地址或主机名标识）HDFS目录/user/.../when_you_old.txt文件（保存一首英文诗）2统计文件中各个单词出现次数最多的5个（不区分大小写）3将统计的单词和次数写回到该机器某目录下保存为/user/.../top.txt作业注：作业when_you_old.txt原文件：when_you_old.txt文件统计结果to
hongXkeX·2020-07-02 07:00

【CVPR 2020 Oral】华为开源加法神经网络

在这篇工作中，来自北大、华为、悉尼大学的研究员们提出了一种全新的加法神经网络，在ImageNet上使用ResNet-50达到了74.9%的Top-1准确率和91.7%的Top-5的准确率，现已开源。
woshicver·2020-06-29 20:54

为什么要使用Top-5 error

因为在图像分类的任务中，一个图像中可能会有多个物体，那么我们的算法会可能会全部识别出来，并按照置信度大小排序。如果我们只使用了Top-1error，那么有可能算法会因为识别到了这个物体但是不是置信度最高而受到惩罚。为了让我们算法保留识别出一个图像中的多个物体的能力，所以我们采取了Top-5error，只要前五个识别出来了，就算正确。这样就减少了识别出来却受到惩罚的现象。Top-5error计算方法
Veritaswhs·2020-06-29 08:18

AlexNet论文学习笔记（超详解）

RectifiedLinearUnits）LRN（LocalResponseNormalization）OverlappingPooling网络特色和训练技巧DataAugmentationDropout结果分析卷积核可视化特征的相似性Top
Veritaswhs·2020-06-29 08:18

Resnet网络介绍及Tensorflow实现

Tensorflow实现网络背景以下内容原文参考博客微软研究院的KaimingHe等4名华人提出，通过使用ResidualUnit成功训练152层深的神经网络，在ILSVRC2015比赛中获得了冠军，取得3.57%的top
Nie_Xun·2020-06-29 01:20

AlexNet神经网络结构

Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型，准确率达到了57.1%,top-5识别率达到80.2%。
weixin_30470857·2020-06-27 20:23

【Tensorflow】深度学习实战06——Tensorflow实现ResNet

由前微软研究院的KaimingHe等4名华人提出（有兴趣的可以点击这里，查看论文原文），通过使用ResidualBlocks成功训练152层深的神经网络，在ILSVRC2015比赛中获得了冠军，取得3.57%的top
不用先生·2020-06-27 08:32

我为什么从一名文科生到算法工程师

(双学位)研究生:双一流985硕专业:软件工程实习经历：外企实习，岗位:数据挖掘工程师外语水平：通过专八、专四、四六级学术研究：发表sci学术论文一篇学习成绩：本科:班级大学四年top-1研究生:年级top
_missTu_·2020-06-27 05:54

ImageNet classification with deep convolutional neural network

在测试数据上，作者的top-1错误率为37.5%，top-5错误率为17.0%。这两个优于同期的state-of-the-art。AlexNet网络包含约6千万的参数和约65万神经元。
枯木寒岩·2020-06-27 05:50

TensorFlow实战：Chapter-6（CNN-4-经典卷积神经网络（ResNet）)

ResNet(ResidualNeuralNetwork)由微软研究院的何凯明大神等4人提出，ResNet通过使用ResidualUnit成功训练152层神经网络，在ILSCRC2015年比赛中获得3.75%的top
DFann·2020-06-27 02:30

Residual Net 详解

ResidualNeuralNetwork）由前微软研究院的KaimingHe等4名华人提出，通过使用ResidualBlocks成功训练152层深的神经网络，在ILSVRC2015比赛中获得了冠军，取得3.57%的top
Nine-days·2020-06-27 02:50

GoogleLeNet(Inception-V1)论文及代码解析

但是实际上两个网络的TOP-5错误率相差并不多，GoogleLeNet的网络结构相对VGG复杂一些，是一个22层的网络，并且提出了一种Inception的结构，是一个很大的进步。论文
stesha_chen·2020-06-26 14:14

[深度学习从入门到女装]VGG

在2014年的ILSVRC比赛中，VGG在Top-5中取得
炼丹师·2020-06-24 20:07

TensorFlow实现ResNet V2

取得了3.75%的top-5错误率，同时参数量却比VGGNet低，效率非常突出。在ResNet之前，瑞士教授Schmidhuber提出了HighwayNetwork，原理
勤奋的小学生·2020-06-23 12:15

循环神经网络VGG

VGGnet模型们在ImageNet竞赛上的top-5错误率概况：目的：探究在大规模图像识别任务中，卷积网络的深度与其性能之间的关系做法：VGG把Alexnet最开始的一个7*7的卷积核用3个3*3的卷积核代替
fort110·2020-06-23 08:00

训练神经网络中的基本概念之训练结果图分析---Top mAP rank Precision等

一、Top-1Top-5ImageNet图像分类大赛评价标准采用top-5错误率，或者top-1错误率，即对一张图像预测5个类别，只要有一个和人工标注类别相同就算对，否则算错。
WJ_MeiMei·2020-06-22 07:45

numpy中的argpartition用法

毕业论文写完了，闲来无事搞了一个汉字书法识别比赛，提交的结果需要是Top-5，在google排序方法的时候，发现一个比argsort效率更高的方法：argpartition$importnumpyasnp
microfat992·2020-06-22 01:37

ResNet(V2)结构以及Tensorflow实现

实现ResNet_V2引言:ResNet是由KaimingHe等4名华人提出，通过使用ResidualUnit成功训练了152层的深度神经网络，在ILSVRC2015比赛中获得冠军，取得了3.57%的top
大鲨鱼冲鸭·2020-06-21 22:26

【卷积神经网络发展历程】从LeNet、AlexNet到ResNet、SENet

从此，DeepLearning一发不可收拾，ILSVRC每年都不断被DeepLearning刷榜，如图1所示，随着模型变得越来越深，Top-5的错误率也越来越低，目前
大姨妈V·2020-06-21 08:15

17组-ImageNet Classification with Deep Neural Networks

背景以及意义在2012年举办的ImageNet大赛上，由Hinton的学生AlexKrizhevsky训练的AlexNet一举夺得冠军，击败了传统的机器学习方法，达到了37.5%的top-1错误率以及17%的top
Fatescript_wf·2020-04-06 15:30

学习笔记TF032:实现Google Inception Net

V1，top-5错误率6.67%，22层，15亿次浮点运算，500万参数(AlexNet6000万)。V1降低参数量目的，参数越多模型越庞大，需数据量越大，高质量数据昂贵；参数越多，耗费计算资源越大。
利炳根·2020-01-04 04:55

Tensorflow(二) Residual Network原理及官方代码介绍

ResNet（ResidualNeuralNetwork）通过使用残差学习单元（ResidualUnit），训练了152层深的神经网络，在ILSVRC2015比赛中取得3.57%的top-5错误率。
blackmanba_084b·2019-12-30 17:33

CS231n (winter 2016) : Assignment3

预测top-5分类定位：
Deepool·2019-12-02 02:40

SqueezeNet网络模型详解

FireModuleSqueezeNet模型结构SqueezeNet模型特点SqueezeNet网络实现前言：CNN网络模型一直在追求识别成功率，从AlexNet到VGGNet模型，识别精度不断提高，TOP
猪崽滚滚·2019-10-19 20:12

CNN模型之AlexNet

top-1错误率为37.5%，top-5错误率为17.0%。在2012年的比赛中，将top-5错误率降到了15.3%，相较于第二名26.2%的错误率。AlexNet的性能提升了很多。
勤奋的小学生·2019-09-05 21:45

(九) TensorFlow实现VGGNet卷积网络模型

1模型介绍VGGNet是2014年ILSVRC图像分类竞赛的第二名，其top-5错误率为7.3%，拥有140M的参数量。
Alex0Young·2019-08-14 20:38

还在纠结垃圾分类问题？带你用Python感受ImageNet冠军模型SENet的强大

其实从人工智能的角度看垃圾分类就是图像处理中图像分类任务的一种应用，而这在2012年以来的ImageNet图像分类任务的评比中，SENet模型以top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可
AI科技大本营·2019-07-07 19:53

还在纠结垃圾分类问题？带你用Python感受ImageNet的冠军模型SENet的强大

其实从人工智能的角度看垃圾分类就是图像处理中图像分类任务的一种应用，而这在2012年以来的ImageNet图像分类任务的评比中，SENet模型以top-5测试集回归2.25%错误率的成绩可谓是技压群雄，
beyondma·2019-07-06 20:39

目标分类网络的介绍及应用（五）--ResNet网络介绍

2015年，微软亚洲研究院提出ResNet网络，以3.75%的top-5的错误率获得当时的ILSCRC大赛冠军。
落难的青蛙·2019-06-24 10:53

[开发技巧]·TopN指标计算方法

[开发技巧]·TopN指标计算方法1.概念介绍在图片分类的中经常可以看到Top-1，Top-5等TopN准确率（或者时错误率）。那这个TopN是什么意思呢？
小宋是呢·2019-05-13 20:00

[开发技巧]·TopN指标计算方法

[开发技巧]·TopN指标计算方法1.概念介绍在图片分类的中经常可以看到Top-1，Top-5等TopN准确率（或者时错误率）。那这个TopN是什么意思呢？
小宋是呢·2019-05-13 20:18

Perseus(擎天)：统一深度学习分布式通信框架

以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例，基准的训练精度为Top-176%，Top-5为93%，为达到此精度，一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片，训练90次(90epoch)
云栖社区v·2019-03-10 22:04

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet)

在测试数据上，我们实现了37.5%和17%的top-1和top-5的错误率，这比之前的最新技术水平要
勤奋的小学生·2019-02-26 11:27

Tensorflow实现ResNet及其原理

一、ResNet由微软研究院的KaimingHe等4名华人提出，有152层深的神经网络，在ILSVRC2015比赛中获得冠军，其top-5错误率为3.57%，但参数量比VGGNet低，可以说效果很好了。
IMWTJ·2018-11-25 17:09

VGGNet论文详解

在2014年的ILSVRC比赛中，VGG在Top-5中取得了92.3%的正确率。同年的冠军是googlenet。总体描述
DUT_jiawen·2018-11-19 00:26

【深度学习】初识VGG16

在2014年的ILSVRC比赛中，VGG在Top-5中取得了92.3%的正确率。VGG结构图VGG-16VGG模型有一些变种，其中最受欢迎的当然是VGG-16，这是一个拥有16层的模型。
HelloZEX·2018-11-15 16:36

AlexNet 讲解及pytorch实现 ----1 AlexNet主要技术突破点

一.AlexNet网络结构2012年，该网络ILSVRC-2012图像分类的冠军，top-5的识别错误率为15.3%，比第二名高出10个百分点。
墨氲·2018-11-04 16:03

AlexNet

测试集上取得了top-1的37.5%和top-5的17.0%错误率的成绩。该神经网络拥有6千万个参数和65万个神经元，包括5个卷积层，即池化层、3个带有1千步softmax的全连接
it_er·2018-10-30 23:56

利用vgg预训练模型提取图像特征

在2014年的ILSVRC比赛中，VGG在Top-5中取得了92.3%的正确率。
开开_王子·2018-10-28 14:02

卷积神经网络经典模型要点

Inception-v2模型3、Inception-v3模型4、Inception-v4模型5、GoogLeNet模型六、ResNet一、对比二、AlexNet2012年ImageNet比赛分类任务的冠军，Top
呆呆的猫·2018-10-12 09:10

ResNet网络解析和代码实现

ResidualNeuralNetwork）在2015年由KaimingHe等人提出的，通过特殊的网络结构设计，训练出了152层的深度神经网络，并在ImageNet比赛classification任务上获得了冠军（top
Dominic_S·2018-09-07 18:56

ResNet网络解析和代码实现

ResidualNeuralNetwork）在2015年由KaimingHe等人提出的，通过特殊的网络结构设计，训练出了152层的深度神经网络，并在ImageNet比赛classification任务上获得了冠军（top
Dominic_S·2018-09-07 18:56

深度学习典型神经网络之ResNet

深度残差网络ResNet是2015年ILSVRC的冠军，深度达152层，是VGG的8倍，top-5错误率为3.6%。
liuy9803·2018-08-30 15:21

DeepLearning | 经典卷积神经网络Alex_Net （完整模型与tensorflow代码讲解，附数据集）

不得不承认的是卷积神经网络在图像处理方面确实有着得天独厚的优势，写这篇博客讲述早期最经典的卷积神经网络Alex_Net以及附上一些自己的理解2012年，Hinton的学生在ILSVRC2012中以显著的优势赢得了比赛，top
Liangjun_Feng·2018-08-16 23:21
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