alexNet

深度之眼GNN图神经网络核心培养计划【视频代码齐全】

2012年，Kryzhevsky等人提出了AlexNet，展现出了卷积神经网络（CNN）在大规模图像分类任务上相较于其他机器学习方法的优势。
weixin_A1883029·2021-10-22 20:03

Image Classification ——【AlexNet】

如何读论文【论文精读】1论文阅读AlexNet论文翻译——中英文对照1.1论文摘要我们训练了一个大型深度卷积神
三木今天学习了嘛·2021-10-21 18:13

PyTorch零基础入门之构建模型基础

目录一、神经网络的构造二、神经网络中常见的层2.1不含模型参数的层2.2含模型参数的层（1）代码栗子1（2）代码栗子22.3二维卷积层stride2.4池化层三、LeNet模型栗子三点提醒：四、AlexNet
·2021-10-19 14:09

深度卷积神经网络（NiN）--Pytorch实现

网络中的网络（NiN）(10月14号(组内)–d2l)深度卷积神经网络（NiN）LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理
AIHUBEI·2021-10-14 16:33

Python编程pytorch深度卷积神经网络AlexNet详解

目录容量控制和预处理读取数据集2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征。它一举打破了计算机视觉研究的现状。
·2021-10-11 12:15

论文解读 - An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

深度学习从2012年的AlexNet开始，然后是VGG，网络是往更深的方向发展，直到遇到一个问题，网络越深，模型性能开始下降。在排除了梯度消失/爆炸以及过拟合问题之后，发现是网络的优化困难问题。
XianxinMao·2021-09-22 15:34

总结近几年Pytorch基于Imgagenet数据集图像分类模型

AlexNet（2012）2012年，AlexNet由AlexKrizhevsky为ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRV)提出的，ILSVRV评估用于对象检测和图像分类的算法。
·2021-08-30 17:37

深度学习+pytorch自学笔记（九）——深度卷积神经网络（AlexNet）、使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layerhttps://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-neural-networks/index.html请大家也多多支持这两个很好用的平台~大部分内容为书中内容，
子非鱼icon·2021-08-21 12:27

【小白学习PyTorch教程】十三、迁移学习：微调Alexnet实现ant和bee图像分类

「@Author：Runsen」上次微调了VGG19，这次微调Alexnet实现ant和bee图像分类。多年来，CNN许多变体已经发展起来，从而产生了几种CNN架构。
风度78·2021-08-15 11:00

人脸表情识别系统MATLAB APP开发深度学习

share_source=copy_web基于改进AlexNet卷积神基于AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题,提出了一种基于深度AlexNet
玩转视觉科技·2021-08-14 17:18

tensorflow从入门到精通——Alexnet网络实现分类

导入包和库importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data数据定义#输入数据minst=input_data.read_data_sets("./data/",one_hot=True)网络超参数定义#定义网络的超参数learning_rate=0.001training_iters=200000
小陈phd·2021-08-13 09:52

动手学深度学习（十九）——AlexNet：CNN经典网络（二）更深+更大

文章目录1.深度卷积神经网络（AlexNet）的起源1.1学习表征1.2缺少的成分：数据1.3缺少的成分：硬件2.AlexNet模型2.1模型结构2.2激活函数2.3容量控制和预处理2.4总结3.基于Fashion-MNIST
留小星·2021-08-10 16:34

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言  神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷
·2021-07-29 20:13

基于迁移学习的ECG分类

官方文档提到GoogLeNet，AlexNet分别是在MATLAB2017b、MATLAB2017a版本引入的。此实验必备的Toolbox：1.WaveletToolbox2
鹰背上的鸟·2021-06-27 07:15

2019-04-02 Pytorch：加载预训练模型并保存

参考链接：1.用pytorch搭建AlexNet（微调预训练模型及手动搭建）-sjtuxx_lee的博客-CSDN博客2.pytorch学习笔记之加载预训练模型-spectre-CSDN博客第一篇文章实现了直接加载
whisper330·2021-06-27 03:06

手机上运行的深度神经网络模型-MobileNet

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。
岭南party·2021-06-21 16:23

卷积神经网络（AlexNet）手把手教学-深度学习100例 | 第11天

文章目录一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、AlexNet介绍四、构建AlexNet网络模型五、编译六、训练模型七
K同学啊·2021-06-21 14:57

【论文解读】CNN深度卷积神经网络-VGG

(image-d2b13d-1583645027634-0)]更多CNN论文解读系列：【论文解读】CNN深度卷积神经网络-AlexNet【论文解读】CNN深度卷积神
Sunflow007·2021-06-20 09:20

用python搭建一个花卉识别系统

目录一.开源神经网络(AlexNet)1.获取数据集2.神经网络模型3.训练神经网络4.对模型进行预测二、花卉识别系统搭建（flask）1.构建页面：2.调用神经网络模型3.系统识别结果4.启动系统：三
·2021-06-19 17:27

Task05：动手学深度学习——卷积神经网络

（学习笔记，待补充）本文目录如下：1.卷积神经网络基础1.1二维互相关运算1.2二维卷积层1.3填充和步幅1.4多通道输入和输出1.5池化层几个经典的卷积神经网络2.1LeNet2.2AlexNet2.3VGG
且不了了·2021-06-18 21:29

pytorch学习记录-alexnet

https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90641659#***************************一些必要的包的调用********************************importtorch.nn.functionalasFimporttorchimporttorchimporttorch.nnasnnfr
jyx2·2021-06-15 14:36

【论文解读】CNN深度卷积神经网络-AlexNet

30.jpg前言本文主要CNN系列论文解读——AlexNet的简介、模型结构、参数计算、网络结构的代码实现等。
Sunflow007·2021-06-15 11:39

卷积神经网络记录

1、深度学习发展史大致经历两次浪潮：浅层学习，深度学习GeoffreyHinton神经网络之父AlexNet2012年在ILSVRC比赛中脱颖而出，进入深度学习爆发阶段[1]深度学习的昨天今天和明天https
巴拉巴拉_9515·2021-06-14 14:50

深度学习中的图片对象

自2012年，AlexNet在ImageNet图像识别一战成名后，基于深度学习的图像识别快速发展。图像识别也是深度学习研究的主要领域。
巴拉巴拉_9515·2021-06-08 20:31

深度学习

介绍：网络层数比较深的网络学习深度学习的经典网络模型：1、卷积神经网络（CNN）LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet2、循环神经网络（RNN）应用领域
Sara_d94e·2021-06-08 17:12

卷积神经网络基础知识二

卷积神经网络的发展关于卷积神经网络的原理部分可以来这知乎【哈喽】卷积神经网络基础知识一https://zhuanlan.zhihu.com/p/377435159二.超全卷积神经网络模型（LeNet–AlexNet–GoogLeNet–SqueezeNet–ResNet–DenseNet–MobileNet
啊还没想好·2021-06-07 09:14

深度学习之 数据增强 【附代码】

2012年AlexNet在ImageNet上大获
qq_39809262·2021-06-06 15:52

论文阅读笔记：Visualizing and Understanding Convolutional Networks

概要描述这是一篇发表于2014年很经典的论文，形成了很多对卷积神经网络的普遍认识，目前的引用数为1315，主要工作是AlexNet的可视化，以及在此基础上做了一些分析，对于理解卷积神经网络很有裨益。
NoneLand·2021-06-04 19:34

pytorch 如何在GPU上训练

1.网络模型转移到CUDA上net=AlexNet()net.cuda()#转移到CUDA上2.将loss转移到CUDA上criterion=nn.CrossEntropyLoss()criterion
·2021-06-04 18:15

1个字，绝! -- CNN中十大令人拍案叫绝的操作

前言近十年是深度学习飞速发展的十年，自LeNet、AlexNet发展至今，通道注意力、空间注意力、生成对抗网络等技术层出不穷，最近大火的Transformer技术也在屠杀各种深度学习比赛的榜单，经过科学家的不懈努力
奋斗丶·2021-06-01 21:24

深度学习—近年来流行的卷积神经网络（一）

.回顾与目标2.近年来流行的卷积神经网络2.1VGGNet2.1.1感受野的概念2.1.2感受野的计算2.2GooleNet2.3ResNet3.结尾参考资料1.回顾与目标前面几讲，我们以LeNet和AlexNet
@DWC_DIP·2021-06-01 21:59

Python 实现绘制子图及子图刻度的变换等问题

1、涉及到图的对比会用到子图形式展示，先看看效果2、绘制代码如下accuracy_alexnet_clef=[78.05,78.43,78.65,78.61,78.69]accuracy_resnet_clef
·2021-05-31 11:30

基于Pytorch的卷积神经网络AlexNet网络的代码编写

AlexNet网络结构基于Pytorch编写一、AlexNet模型-网络总体结构-各模块之间的联系从上面两图中我们可以将AlexNet模型分为1.Features2.Classifier二、Features
Larryzx·2021-05-30 20:57

深度学习、AI构图、智能裁图、显著性检测、美感质量评价

深度学习、AI构图、智能裁图、显著性检测、美感质量评价基于美感数据集和改进的Alexnet-SPP的AI构图智能裁图基于美感数据集和改进的Alexnet-SPP的显著性检测部分代码下载地址：下载地址实现思路和流程图
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2021-05-23 11:03

基于Python绘制子图及子图刻度的变换等的问题

1、涉及到图的对比会用到子图形式展示先看看效果2、绘制代码如下accuracy_alexnet_clef=[78.05,78.43,78.65,78.61,78.69]accuracy_resnet_clef
·2021-05-22 19:31

caffe实现多标签分类模型

常规的基于CNN的图像分类网络如Lenet、Alexnet、VGGnet等都是单分类模型，本文记录在ubuntu16.04下如何对传统的单分类模型进行调整，实现多标签分类的效果，这里主要指的是对固定长度字符串的识别
运动小爽·2021-05-19 02:18

Lecture 9 卷积神经网络架构

本课重点：经典CNN架构AlexNetVGGGoogLeNetResNet其他架构1经典架构1.1AlexNet首先回顾一下在数字识别领域有巨大成功的LeNet-5，该网络结构为[CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC
HRain·2021-05-15 19:27

图像分类篇——使用pytorch搭建AlexNet

目录1.AlexNet网络详解1.1AlexNet网络概述1.2Dropout1.3AlexNet网络结构和详细参数2.Pytorch搭建2.1model.py2.2train.py2.3predict.py
black° �·2021-05-11 20:55

Local Response Normalization

：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks.公式局部是通道间的意思；注意四个参数：k,N,aerfa,beita；它们的值一般和Alexnet
哈煌·2021-05-10 06:57

Python 设计模式初探

豆瓣上似乎对该书的评价不高，这里仅以此书为基础，试图理解Python中常见的设计模式，并有效看懂相关代码1.工厂模式1.1实际需求假设我希望对多种CNNmodel（例如"AlexNet"和"VGGNet
研究路上·2021-05-07 00:17

AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

Qualitativeevaluations卷积可视化特征的相似性研究意义研究成果论文总结摘要在ILSVRC-2010上获最优结果（超出第二名10.9个百分点夺冠），top-1和top-5error分别为37.5%，17%Alexnet
凡心curry·2021-05-06 20:03

【车辆检测】基于matlab yolo v2车辆检测识别【含Matlab源码 581期】

本此的博客详细记录了我使用Matlab进行车辆区域检测（R-CNN）与车型识别（AlexNet）的过程。并且内包含了训练数据集、测试数据集以及源码。
唐门佛怒唐莲·2021-05-05 23:52

计算机视觉算法——图像分类网络总结

计算机视觉算法——图像分类网络总结计算机视觉算法——图像分类网络总结1.AlexNet1.1网络结构1.2关键知识点1.2.1卷积和池化特征尺寸计算公式1.2.2ReLU非线性激活函数1.2.3防止过拟合
Jichao_Peng·2021-05-05 16:27

记录一次失败的深度学习经历之Kaggle:猫狗大战

内容导航实验环境基本模块导入模块函数：load_data类型：CatsDogsDataset类型：BasicModule深度网络类型：ResNet34类型：AlexNet训练流程函数：train结果比较经验总结实验环境解释器版本
聪明勇敢的乔威同学·2021-05-05 11:04

Pytorch快速搭建Alexnet实现手写英文字母识别+PyQt实现鼠标绘图

Pytorch快速搭建Alexnet实现手写英文字母识别+PyQt实现鼠标绘图前言一、案例要求二、训练数据准备1.下载手写英文字母数据集2.构建自己的数据集三、AlexNet实现1.AlexNet简介2
Regan_zhx·2021-05-03 22:27

AlexNet 实现猫狗分类

AlexNet实现猫狗分类前言在训练网络过程中遇到了很多问题，先在这里抱怨一下，没有硬件条件去使用庞大的ImageNet2012数据集。
__不想写代码__·2021-05-01 22:40

LRN 和 BN 的区别 （补一个 LCN）

LRN与BN的区别：====LRN首先，我们知道LRN首先是在AlexNet中首先，被定义，它的目的在于卷积（即Relu激活函数出来之后的）值进行局部的归一化。
AresAnt·2021-05-01 19:04

卷积神经网络和迁移学习的pytorch实现

卷积神经网络和迁移学习1查看和下载常见CNN预训练模型的方法（AlexNet、GooLeNet、DenseNet、VGG、ResNet、NASNet、MobileNet、SqueezeNet等）（1）使用
ajiujiujiu·2021-04-29 21:50

【9】一些经典CNN结构的pytorch实现

有关卷积吃操作以及卷积神经网络的具体介绍可以参考这篇：【6】卷积神经网络的介绍：对于卷积之后的输出size的计算公式：outsize=（insize-filtersize+2*padding）/stride+1文章目录1.LeNet-52.AlexNet3
Clichong·2021-04-25 18:00

（9）VGG

AlexNet提出后，很多人在此基础上做了改进，其中两个方面的改进最有成效。1、小卷积核2、多尺度VGG就是小卷积核中的典型。
顽皮的石头7788121·2021-04-24 14:08
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