alexnet

浅谈Keras的Sequential与PyTorch的Sequential的区别

深度学习库Keras中的Sequential是多个网络层的线性堆叠，在实现AlexNet与VGG等网络方面比较容易，因为它们没有ResNet那样的shortcut连接。
·2020-09-08 08:35

alexnet vgg_从零开始：建立著名的分类网2（AlexNet / VGG）

alexnetvgg介绍(Introduction)Inthelastarticle,wereviewedhowsomeofthemostfamousclassificationnetworksareevaluatedonImageNet.WealsofinishedbuildingaPyTorchevaluationdatasetclass,aswellas,efficientevaluatio
weixin_26752765·2020-09-04 19:33

深度学习与自动驾驶的爱恨情仇

深度学习与自动驾驶的爱恨情仇本文将讨论一下自动驾驶行业中深度学习的身影首先，先介绍一下深度学习，也就是自动驾驶中的“黑盒子”黑盒子发展史随着2012年AlexNet在ImageNet图像识别比赛一举拿下冠军
自动驾驶_hongke·2020-09-03 08:49

为什么说卷积神经网络，是深度学习算法应用最成功的领域之一？

点击蓝色“AI专栏”关注我哟重磅干货，第一时间送达01PART深度学习与卷积神经网络（CNN）小白必须学习CNN经典论文代码的理由CNN真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军
AI专栏·2020-09-01 23:43

卷积神经网络-LeNet5、AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet原理及tensorflow2实现

卷积神经网络1.预备知识1.1神经网络中为什么要标准化原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。对于深度网络的训练是一个复杂的
李涛AT北京·2020-08-29 16:55

ML&DL - TensorFlow2.1快速入门学习笔记05——卷积神经网络

5.9CIFAR10数据集5.10卷积神经网络搭建示例5.11LeNet、AlexNet、VGGNe
Jason - Lee·2020-08-26 23:48

【机器学习与深度学习理论要点】26.请列举AlexNet的特点

请列举AlexNet的特点使用ReLU作为激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了sigmoid在网络较深时梯度消失问题使用dropout（丢弃学习）随机忽略一部分神经元防止过拟合在
yegeli·2020-08-26 16:08

常用网络结构：Alex,VGG,Resnet对比

1：AlexNet在这里写链接内容网络中将该模型画出来：AlexNet相比LeNet主要的改动在于：(1)DataAugmentation数据增长，现在的网络中已经大量使用了。
BigCowPeking·2020-08-26 15:59

NLP学习之数据增强问题思考

它的效果十分显著，如在AlexNet[1]中具有出色的防止过拟合能力，它也因此被大多数最先进模型所使用。但是，在NLP任务中，数据增强
TensorPro·2020-08-26 15:48

感受野(receptive field)

RCNN论文中有一段描述，Alexnet
bu_boosting·2020-08-26 12:02

pytorch中lr_scheduler的使用

importtorchimporttorch.optimasoptimfromtorch.optimimportlr_schedulerfromtorchvision.modelsimportAlexNetimportmatplotlib.pyplotaspltmodel=AlexNet
Ibelievesunshine·2020-08-26 11:05

目标跟踪图像识别的解决方案----深度学习

2012年，Alexnet横空出世，直到resnet15年拿下了imagenet的图像识别类目冠军，错误率降低到3.57%，深度学习开始出现在媒体和工业界面前。12年到15年是卷积神经网
hi小蜗·2020-08-26 11:38

Tensorflow实现AlexNet

0、CNN结构演化历史的图一、AlexNet1、模型介绍AlexNet是由AlexKrizhevskyAlexKrizhevsky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
Yuancccc·2020-08-25 17:57

零基础入门深度学习（六）：图像分类任务之LeNet和AlexNet

课程名称|零基础入门深度学习授课讲师|孙高峰百度深度学习技术平台部资深研发工程师授课时间|每周二、周四晚20:00-21:0001导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到：深度学习基础知识numpy实现神经网络构建和梯度下降算法计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领
飞桨PaddlePaddle·2020-08-25 17:33

paddlepaddle框架5种模型实现车牌识别

模型目录ResNet模型DNN模型LeNet模型AlexNet网络结构VGG模型ResNet模型#######################ResNetimportnumpyasnpimportargparseimportastimportpaddleimportpaddle.fluidasfluidfrompaddle.fluid.layer_helperimportLayerHelperfr
_less is more·2020-08-25 17:21

怎么测试你的模型运行时间，alexnet计算速度测试

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonWedApr2523:50:212018@author:yanghe"""fromdatetimeimportdatetimeimportmathimporttimeimporttensorflowastfdefprint_activations(t):print(t.op.name,'',t.get_shape().as_list()
yanghedada·2020-08-25 16:54

pytorch导入(部分)模型参数

解法首先把你需要添加参数的那一小部分模型提取出来，并新建一个类进行重新定义，如图向Alexnet中添加前三层的参数，重新定义前三层。
CodeJames·2020-08-25 01:55

图像分类

卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型-陶将的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_42111770/article
789请问·2020-08-25 01:12

当今主流的卷积神经网络框架

AlexNet（2012）–2012年，AlexKrizhevsky（和其他人）发布了AlexNet，它是提升了深度和广度版本的LeNet，并在2012年以巨大优势赢得了ImageNet大规模视觉识别挑战赛
weixin_30338743·2020-08-25 00:49

CNN经典网络和结构

LeNet：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862AlexNet：https://my.oschina.net/u/876354/blog/1633143GoogLeNet
yogdgoy·2020-08-24 20:18

AlexNet

AlexNet模型解读AlexNet共有八层，有60M以上的参数量。前五层为卷积层：convolutionallayer；后三层为全连接层，fullyconnectedlayer。
Fan2g·2020-08-24 20:06

AlexNet 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》学习笔记

AlexNet的主要结构总共包含8层学习层：5层卷积层和三层全连接层下面介绍了几个重要的网络结构：1.ReLUNonlinearity相比较于f(x)=tanh(x)或者f(x)=(1+e^-x)^-1
努力学挖掘机的李某某·2020-08-24 19:26

模型压缩经典论文SqueezeNet:AlexNet level accuracy with 50x fewer parameters and less 0.5MB model size论文详解

ICLR2017的SqueezeNet为模型压缩领域最经典的文章之一。论文链接：http://arxiv.org/abs/1602.07360代码链接：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet目录一、简介1.1作者1.2SmallerCNN的优点层间传递少占用带宽小更易部署于硬件1.3贡献点二、方法2.1网络结构设计技巧用1x1卷积核替代3x3减少输入通道的个
祥瑞Coding·2020-08-24 17:46

经典分类CNN模型系列其二：VGG

介绍自Alexnet于2012年的ILSVRC大赛中奋勇夺魁后，ConvNet就不可抑制地大发展了起来。2014年新的一届ILSVRC大赛中Googlenet与VGG的身影分外亮眼。
manofmountain·2020-08-24 15:26

轻量级网络：MobileNet和SqueezeNet的比较

SqueezeNet：2016年MobileNet：2017年Google同样把是Alexnet参数量1/50的参数量，mobilenet速度比alexnet快10倍，而squeezenet没有太大提升
那年聪聪·2020-08-24 14:47

基于英特尔® 至强™ 处理器 E5 产品家族的多节点分布式内存系统上的 Caffe* 培训...

在最近的一篇文章《基于英特尔®至强™E5产品家族的单节点Caffe评分和培训》中，我们展示了基于AlexNet拓扑的Caffe*框架的性能提升10倍，单节点培训时间减少到5天。
ajizi00600·2020-08-24 13:18

理解卷积神经网络的利器：9篇重要的深度学习论文（上）

1.AlexNet（2012）AlexNet是卷积神经网络架构的起源（尽管可能会有人认为，1998年YannLeCun发表的论文才是真正的开创性出版物）。
阿里云云栖号·2020-08-24 09:05

Wide Residual Networks

卷积神经网络在过去几年中逐渐增加了层数，从AlexNet[16]，VGG[26]，Inception[30]到Residual[11]网络开始，对应于许多图像识别任务的改进。
xiaofei0801·2020-08-24 04:26

Resnet

论文笔记适合新手的ResNetResNet网络训练实例ResNet解析分块介绍的比较详细，易于理解细节对ResNet的理解ResNet的另一种理解方式:多人投票系统tensorflow官方源码，各种网络，如AlexNet
我是谁的小超人·2020-08-24 04:07

pytorch框架学习（8）——nn网络层

在这里插入图片描述上图是AlexNet卷积核可视化图像，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式。卷积维度
aidanmomo·2020-08-24 03:18

face recognition[MobiFace]

如AlexNet需要61百万参数量，VGG16需要138百万参数量，Resnet-50
weixin_34235371·2020-08-24 03:41

Light Weight CNN模型的分析与总结

1简介自AlexNet[1]在LSVRC-2010ImageNet[22]图像分类任务上取得突破性进展之后，构建更深更大的convolutionalneuralnetworks（CNN）几乎成了一种主要的趋势
weixin_33814685·2020-08-24 03:24

TensorFlow（十一）AlexNet网络（猫狗大战）详解与代码实现

Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（AnthonyGoldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。本代码实现的就是对于Kaggle著名比赛项目猫狗大战的实现，访问https://www.kaggle.com/c/dog
viafcccy·2020-08-24 03:40

深度学习：MATLAB 入门系列（一）

通过11行代码了解深度学习clearcamera=webcam;%Connecttothecamerannet=alexnet;%Loadtheneuralnetwhiletruepicture=camera.snapshot
Joel丶yang·2020-08-24 02:58

AlexNet做文档布局分析 (版面分析)&数据集

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程公众号：datayx文档布局分析(DocumentLayoutAnalysis)是识别和分类文本文档的扫描图像中的感兴趣区域（RoI,RegionsofInterest)的过程。阅读系统需要从非文本区域分割文本区域，并按正确的阅读顺序排列。将文本正文，插图，数学符号和嵌入文档中的表格等不同区域（或块）的检测和标记称为几何布
demm868·2020-08-24 00:47

腾讯云FPGA的深度学习算法

由腾讯云基础产品中心、腾讯架构平台部组成的腾讯云FPGA联合团队，在这里介绍国内首款FPGA云服务器的工程实现深度学习算法（AlexNet），讨论深度学习算法FPGA硬件加速平台的架构。
Next_FSE·2020-08-23 23:51

卷积神经网络西储大学轴承故障诊断（基于时频变换）

网上有不少方法,本人尝试了下.一、选取西储大学轴承数据二、利用短时傅立叶或小波变换为时频图，选取了cmor小波的方法，得到640张时频图如下三、直接利用alexnet，做分类实验得到结果感觉总体正确率很高
hitsyan·2020-08-23 23:19

SIMD&Computer Vision学习汇总

支持的深度学习的网络有Alexnet，LeNet，但是最多只能提供4倍加速
myth_0c21·2020-08-23 19:57

神经网络瘦身：SqueezeNet

【嵌牛正文】今年二月份，UCBerkeley和Stanford一帮人在arXiv贴了一篇文章：SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywi
szx_330d·2020-08-23 15:50

PyTorch入门（二）卷积神经网络的案例分析 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet

PyTorch入门LeNet-5AlexNetVGG-16GoogleNetResNet其他参考链接LeNet-5LeNet-5可以进行MNIST手写数字识别网络基本结构input(1)⟶\longrightarrow⟶conv1(6)⟶\longrightarrow⟶pool1(6)⟶\longrightarrow⟶conv2(16)⟶\longrightarrow⟶pool2(16)⟶\lon
Ewards Liu·2020-08-23 04:37

CNN基础模型总结

也放了一些阅读论文时候的连接目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG四、GoogleNet五、ResNet六、ResNeXt七、DenseNet八、ShuffleNetV1与ShuffleNetV2
6个小石头·2020-08-23 00:30

在matlab上使用自己的数据进行迁移学习

一、大致过程有以下几个步骤1-导入预先训练好的网络(我使用的是alexnet)2-配置最后三层3-利用新数据训练网络4-检验结果二、详细过程如下：1-导入模型net=alexnet;注：如果出现如下问题
楚大叔·2020-08-22 14:11

VGG16系列IV: 参数计算

TODO:AlexNet网络中张量(图像)尺寸和参数数量AlexNet网络中总共有5个卷积层和3个全连接层.总共有62,378,344个参数.以下是汇总表.LayerNameTensorSizeWeightsBiasesParametersInputImage227x227x3000Conv
Elffer·2020-08-22 12:00

AlexNet-Pytorch-Kaggle猫狗大战

通常，我们需要为待处理的数据集定义一个单独的数据处理类，在本文中，将基于AlexNet来实现猫狗分类，并详细总结各个部
Cigar丶·2020-08-22 12:53

神经网络的训练总结（keras）

我最近实现了其中的一些，例如AlexNet,Vgg,GoogLENet和VGGNet，总结出了一些网络训练的大致流程，写在这里和大家分享一下。01网络框架的搭建这是网络训练的最核
Pierce_KK·2020-08-22 12:51

零基础入门CV赛事—街景字符编码识别—task3字符识别模型

目录字符识别模型CNNCNN发展LeNet-5(1998)AlexNet(2012)VGG-16(2014)[Inception-v1(2014)](https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1
Libaididi·2020-08-22 12:41

PyTorch：基于AlexNet的猫狗识别

考虑到训练速度和实验的简易性，我使用了比较简单的AlexNet，并且还用了对应ImageNet的预训练模型（https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch
yanqs_whu·2020-08-22 11:00

微调神经网络

使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如AlexNet在最后分类器前，是
hello~bye~·2020-08-22 10:45

常见CNN网络创新点

目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet
wxplol·2020-08-22 04:01

天池新手赛——街景字符编码识别（三）

天池新手赛——街景字符编码识别（三）Task3字符识别模型基于CNN的图像分类网络基于卷积神经网络的图像分类的发展经历了LeNet、AlexNet、VGG-16、InceptionV3、ResNetAlexNet
陈薏仁儿·2020-08-22 04:12
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