alexNet

VGG 网络详解

VGG很好地继承了AlexNet的衣钵，同时拥有着鲜明的特点，即网络层次较深。牛津大学视觉几何团队在ILSVRC2014上提出了VGGNet。VGGNet的网络结构简单、规整且高效。
樱花的浪漫·2022-12-09 07:45

VGG网络详解以及实战

VGG16相比AlexNet的一个创新之处是采取连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核。这样可以减少训练中的参数并且能够保证具有相同的感受野。
黎小强同学·2022-12-09 07:41

【目标检测】目标检测算法-从OverFeat到YOLO

回归位置滑动窗口滑动窗口缺点R-CNN（Region-CNN）R-CNN的完整结构过程R-CNN步骤（以AlexNet网络为例）如何获取候选区域（Regi
暖焱·2022-12-09 07:09

Pytorch中自定义Dataset读取数据

项目文件：custom_dataset├─main.py├─my_dataset.py└─utils.py数据集使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集1.model.pyimportosimporttorchfromtorchvisionimporttransformsfrommy_datasetimportMyDataSetfromutilsimportread_split_da
STATEABC·2022-12-09 07:36

基于AlexNet、VGGnet和GoogleNet的图像检索

卷积神经网络（CNN）基础卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，它仿造生物的视觉神经元机制构建，能够进行监督学习和非监督学习，是深度学习网络的代表之一。卷积神经网络具有特征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的参数来进行特征处理。一个卷积神经网络主要由以下5种结构组成：输入层：
最烦起名字嗄·2022-12-08 21:52

卷积神经网络(CNN)与深度卷积神经网络(DCNN)

目录一、CNN与DCNN二、基于pytorch的实现1.LeNet-52.AlexNet一、CNN与DCNN卷积神经网络，如：LeNet深度卷积神经网络，如：AlexNetAlexNet是第一个现代深度卷积网络模型
chenf0·2022-12-08 16:57

【DeepLearning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源）

本项目使用Pytorch框架，使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet
北村南·2022-12-08 16:44

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战（附源码和数据集 超详细）

然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax分类器作为多分类输出，它对手写数字的识别十分有效，取得了超过人眼的识别精度，被应用于邮政编码和支票号码，但是它网络结构简单，难以处理复杂的图像分类问题2：AlexNet
showswoller·2022-12-08 12:39

目标分类和目标检测学习笔记-理论篇

文章目录一、目标分类篇**1.AlexNet**网络结构网络亮点**2.VGG**网络结构网络亮点**3.GoogLeNet**网络结构网络亮点**4.Resnet**网络结构网络亮点为什么残差网络会work
逃離地球·2022-12-08 09:28

NeurIPS'22杰出论文奖：3项研究出自华人团队，AlexNet获时间检验奖

来源：量子位NeurIPS2022杰出论文奖公布了！与它一同公布的还有数据集和测试基准（Datasets&Benchmarks）最佳论文奖以及时间测试奖。NeurIPS2022将于下周一在新奥尔良会议中心举行，为期两周，第一周线下进行，第二周线上进行。杰出论文奖对比去年，今年杰出论文的数量翻了一番，从去年的6篇变为今年的13篇。在这些获奖研究中，有3项研究成果出自华人研究团队，其中有两项研究的团队
深度学习技术前沿·2022-12-08 06:13

【Tensorflow】经典卷积网络(LeNet,AlexNet,VGGNet)

【Tensorflow】经典卷积网络(LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,ResNet)1.LeNetLenet是一系列网络的合称，包括Lenet1-Lenet5，由YannLeCun
Gardenia190825·2022-12-08 02:17

神经网络基础知识——网络整理（一）alexnet

本次网络整理的顺序，是基于pytorch的torchvision.model.initclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000):super(AlexNet
lzworld·2022-12-08 02:16

吴恩达《卷积神经网络》02——经典卷积网络

文章目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG-16四、ResNets1.WhyResNetsWork五、InceptionNetwork1.1x1Convolutions2.InceptionNetworkMotivation3
美式咖啡不加糖x·2022-12-08 02:11

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

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
weixin_30268071·2022-12-08 01:31

图像分类、5个网络

AlexNet：AlexKrizhevs
oogogogogo·2022-12-07 19:24

Dive into deep learning(06)[动手学深度学习]———————第六章，现代卷积神经网络

文章目录Diveintodeeplearning(06)[动手学深度学习]———————第六章，现代卷积神经网络1、深度卷积神经网络（AlexNet）(alexnet)2、使用块的网络（VGG）(vgg
梦想实干家杭77·2022-12-07 16:10

【CNN系列】卷积核介绍包括1*1卷积核讲解

转载自https://blog.csdn.net/touch_dream/article/details/776015341、AlexNet中国使用到了一些非常大的卷积核，比如1111,55卷积核，之前人们的观念认为
XYKenny·2022-12-07 12:13

alexnet实验偶遇：loss nan, train acc 0.100, test acc 0.100情况，通过bn层加快收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失、爆炸

场景：数据集：官方的fashionminst+网络：alexnet+pytroch+relu激活函数源代码：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern
ddrrnnpp·2022-12-07 09:53

MATLAB基于深度学习框架GoogLeNet的网络摄像机图像分类

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详
努力改掉拖延症的小白·2022-12-07 07:11

芯片算力（TOPS, GOPS, MOPS）与精度（int8，int16）

TeraOperationsPerSecond，处理器每秒可以进行一万亿次操作（10*12）GOPS：处理器每秒可以进行一亿次操作（10*9）MOPS：百万次（10*6）这里给出一些神经网络所需要的算力：Alexnet
放牛郎在摸鱼·2022-12-06 18:19

深度学习目标检测综述学习

、目标检测中的关键挑战3、数据集以及评价指标3.1数据集1）PASCALVOC07/122）ILSVRC3）MS-COCO4）OpenImage3.2、指标4、backbone架构（骨干架构）4.1、AlexNet4.2
webwow·2022-12-06 12:58

使用区块的网络（VGG）——【torch学习笔记】

使用区块的网络（VGG-11）引用翻译：《动手学深度学习》虽然AlexNet证明了深度卷积神经网络可以取得良好的效果，但它并没有提供一个通用的模板来指导后续研究人员设计新的网络。
一个语文不好的NLPer·2022-12-06 11:29

深度学习——AlexNet模型（笔记）

AlexNet是改进的LeNet1.改进的措施：①丢弃法（对模型的控制）②ReLu(可以让模型更深层)③MaxPooling(输出的比较大，梯度大，训练的更容易)特征是由卷积提取的2.AlexNet的架构
jbkjhji·2022-12-06 11:21

深度学习——使用块的网络VGG（笔记）

使用块的网络VGG1.AlexNet比LeNet更深更大来得到精度，能不能更深和更大?选项：①更多的全连接层（太贵）②更多的卷积层③将卷积层组合成块2.VGG块的选择①深或者宽?
jbkjhji·2022-12-06 11:19

分组卷积和深度可分离卷积

一、分组卷积(1)ALexNet网络分组卷积（GroupConvolution），最早见于AlexNet网络，它被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下：AlexNet将网络分成了两部分
gwprock·2022-12-06 00:40

分组卷积

优点三分析分组卷积提出原因AlexNet论文在2012年引入了分组卷积。实现分组卷积的主要原因是让网络训练可在2个内存有限（每个GPU有1.5GB内存）的GPU上进行。
Clark-dj·2022-12-06 00:40

卷积 - 3. 分组卷积 详解

1.起源分组卷积(GroupConvolution)起源于2012年的AlexNet-《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks
Aaron_neil·2022-12-06 00:10

Conv2d中的groups参数（分组卷积）怎么理解？ 【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】

首先需要知道的是groups的值必须能整除in_channels和out_channels前置知识：卷积参数量的计算公式是：（输入通道数*输出通道数*k^2）/groups历史由来：groupconv最早出现在AlexNet
马鹏森·2022-12-06 00:09

Jupyter Notebook —— 新建文档

注释：Python3：python文件TextFile：文本文件Folder：文件夹Terminal：终端二.给文档命名/修改名字参照（一）建好文档，单击左上角的如下图所示AlexNet（作者已改名，非默认
Ensoleile。·2022-12-05 20:00

NeurIPS'22杰出论文奖：3项研究出自华人团队，AlexNet获时间检验奖

Pine发自凹非寺量子位|公众号QbitAI就在今天，NeurIPS2022杰出论文奖公布了！与它一同公布的还有数据集和测试基准（Datasets&Benchmarks）最佳论文奖以及时间测试奖。NeurIPS2022将于下周一在新奥尔良会议中心举行，为期两周，第一周线下进行，第二周线上进行。杰出论文奖对比去年，今年杰出论文的数量翻了一番，从去年的6篇变为今年的13篇。在这些获奖研究中，有3项研究
QbitAl·2022-12-05 15:15

【深度学习模型】CNN的进击之路——讲讲ResNet, Inception, ResNeXt和Densenet等常见网络

文章目录前言1.AlexNet2.VGG3.GoogLeNetV14.GoogLeNetV25.GoogLeNetV36.ResNet7.GoogLeNetV48.DenseNet9.MobileNet10
weiquan fan·2022-12-05 14:37

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）1、简单介绍1)、整体内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络——LeNet，AlexNet，VGG，Inception，ResNet
Mrwei_418·2022-12-05 13:25

卷积神经网络训练准确率突然下降_从MobileNet看轻量级神经网络的发展

从1998年的LeNet，到2012年引爆深度学习热潮的AlexNet，再到后来2014年的VGG，2015年的ResNet，深度学习网络模型在图像处理中应用的效果越来越好。
weixin_39592240·2022-12-05 11:56

卷积神经网络发展历程——轻量级网络模型（自己学习的笔记分享）

轻量级网络模型SqueezeNet2016https://arxiv.org/abs/1602.07360SqueezeNet的目标就是在保持和AlexNet同样的准确度上，参数比它少50倍，模型文件可比它小
怪人i命·2022-12-05 11:52

轻量化卷积神经网络-Mobile Net V1 简介

大纲MobileNetV1简介分组卷积串联信息分组+串联MobileNetV1的深度可分离卷积模型网络结构代码实现MobileNetV1简介随着2012年的AlexNet在ImageNet竞赛中获得冠军
笑傲NLP江湖·2022-12-05 11:20

AI计算量每年增长10倍，摩尔定律也顶不住 | OpenAI最新报告

从AlexNet到AlphaGoZero，最先进AI模型对计算量的需求已经增长了30万倍。英伟达的黄仁勋一直在强调摩尔定律已死，就是没死也顶不住如此爆炸式的算力需求啊
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-05 10:44

alexnet论文代码复现

cuda10.1torchsummary1.5.1torchvision0.5.0+cuda10.1numpy1.20.1二、项目结构预训练模型下载链接https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt
zmj52·2022-12-05 10:09

深度学习图像分类神经网络

深度学习常见框架基础介绍：全连接层卷积层：池化层：LeNet简介：代码：结果：AlexNet:数据集：代码：训练后的结果：测试结果：基础介绍：全连接层卷积层：1.卷积核的channel与输入特征层的channel
码农10087号·2022-12-05 10:03

【pytorch学习笔记】pytorch搭建AlexNet网络+FashionMnist数据集

目录AlexNet网络介绍pytorch搭建网络AlexNet网络介绍AlexNet由⼋层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和⼀个全连接输出层。
是安澜啊·2022-12-04 20:32

什么是批标准化 (Batch Normalization)

dropout、L2正则项参数的选择问题，采用BN算法后，你可以移除这两项了参数，或者可以选择更小的L2正则约束参数了，因为BN具有提高网络泛化能力的特性；再也不需要使用使用局部响应归一化层了（局部响应归一化是Alexnet
weixin_53002252·2022-12-04 09:40

学习笔记TF052:卷积网络，神经网络发展，AlexNet的TensorFlow实现

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)，权值共享(weightsharing)网络结构降低模型复杂度，减少权值数量，是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建，直接把图片作输入，自动提取特征，对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积(convolution)，泛函数分析积分变换数学方法
weixin_34166472·2022-12-04 09:15

CNN模型的尺寸、计算量和参数数量对比

CNN模型的尺寸、计算量和参数数量对比自从AlexNet一举夺得ILSVRC2012ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。
咕噜船长·2022-12-04 08:53

卷积神经网络案例：中文字体识别——隶书和行楷

一、AlexNet网络结构1.1AlexNet介绍：ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生KrizhevskyAlex于2012年设计。
博学之审问之·2022-12-04 07:06

六、AlexNet实现中文字体识别——隶书和行楷

文章目录前文中文字体识别——隶书和行楷数据生成器图像显示AlexNet模型构建AlexNet模型编译与拟合注意：GitHub下载地址：前文一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6）
李好秀·2022-12-04 07:04

Pytorch与视觉竞赛入门3-使用Pytorch搭建经典网络

Pytorch与视觉竞赛入门3-使用Pytorch搭建经典网络VGG原理VGG16的结构图如下：LRN模块AlexNet中提出的局部响应归一化（LRN）（Krizhevsky等，2012），VGG的实验结果表明
冬于·2022-12-04 00:54

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（三）

版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：[email protected]在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现。网络结构如下图所示：同样的，对32*32的CIFAR10图片，网络结构做了微调：删除了最后一层最大池化，具体参见网络定义代码，这里采用VGG19，并加入了BN：1'''2创建VGG块3参数分别为输入通道数，输出通道数，卷积层个数，是
weixin_30649641·2022-12-04 00:21

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（二）

版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：[email protected]在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军。网络结构如下图所示：对CIFAR10，图片是32*32，尺寸远小于227*227，因此对网络结构和参数需做微调：卷积层1：核大小7*7，步长2，填充2最后一个max-pool层删除网络定义代码如下：1classAlexNet(nn.M
weixin_30532369·2022-12-04 00:50

深度学习识别CIFAR10：pytorch训练LeNet、AlexNet、VGG19实现及比较（一）

版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：[email protected]前面几篇文章介绍了MINIST，对这种简单图片的识别，LeNet-5可以达到99%的识别率。CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集，比MINIST更复杂，而且是RGB彩色图片。看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率。网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多，主要是输入图片的通道
weixin_30316097·2022-12-04 00:20

经典论文-SqueezeNet论文及实践

SqueezeNet:AlexNet-LevelAccuracywith50XFewerParametersand*1)(例如(Szegedy2014;Simonyan&Zisserman,2014;Krizhevsky2012
uncle_ll·2022-12-04 00:18

pytorch——使用VGG-16实现cifar-10多分类，准确率90.97%

文章目录一、前言二、VGG-16网络介绍三、VGG-16网络搭建与训练3.1网络结构搭建3.2模型训练3.3训练结果四、总结一、前言刚入门卷积神经网络，在cifar-10数据集上复现了LeNet、AlexNet
| 清风、·2022-12-04 00:37
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