alexnet

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

AlexNet论文总结

1.Relu激活函数的使用使用ReLU激活函数，要比使用常用的的费线性激活函数如sigmoid，tanh等函数，网络的训练速度要快上好几倍。ReLU函数为什么可以提高训练速度？一下内容借鉴了Physcal博客ReLU激活函数传统sigmoid函数的特点（logistic-sigmoid。tanh-sigmoid）从图上看，非线性的sigmoid的函数对中央区的信号增益较大，两侧的信息增益较小（从函
先出个点金手·2020-08-22 04:39

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-S CALE IMAGE RECOGNITION-论文笔记

VGG网络一、VGG网络概述：本文的主要贡献是利用3X3的卷积核，把神经网络发展成为16-19层的权重网络，相比AlexNet更加深。
wawayang123·2020-08-22 03:11

VGG——Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

在AlexNet的基础上大家进行了很多的尝试来进行改进，一条线是在卷积层利用更小的感知窗口和更小的步长，另一条线则是在整张图片上
seniusen·2020-08-22 03:50

【深度神经网络】三、VGG网络架构详解

一VGG特点首先我们来对VGG网络架构进行一个概括：小卷积核：相比AlexNet，将卷积核全部替换为3×33\times3
追梦者_AIer·2020-08-22 02:50

VGG - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionICLR2015(oral)http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/本文针对AlexNet
O天涯海阁O·2020-08-22 00:35

2016.4.12 nature deep learning review[2]

直到12年之前，cnn都没有活起来，但是alexnet使得一切变成可能。最近的研究成果是一个图像识别的cnn和语言处理的rnn连接起来产生对于图片
hello_pig1995·2020-08-22 00:54

AlexNet复刻

代码+数据集源自https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102748770，我自己跑完后的所有东西在链接：https://pan.baidu.com/s/1gvp3pHTOpfc7fIoBkvnG_A提取码：ydim这次遇到的问题有：1.源代码里的`K.set_image_dim_ordering('tf')`由于Kares版本问
yjjjjjy呀·2020-08-21 23:35

深度学习中的「卷积层」如何深入理解？

自从2012年AlexNet公开亮相之后，现如今，我们很难列举一个根本不使用卷积架构，具有突破性的计算机视觉架构。在现有深度学习框架下，我们所编写的卷积层往
深度学习世界·2020-08-21 21:45

卷积神经网络学习路线（一）| 卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？

卷积神经网络的组件从AlexNet在2012年ImageNet图像分类识别比赛中以碾压性的精度夺冠开始，卷积神经网络就一直流行到了现在。
GiantPandaCV·2020-08-21 20:14

pytorch预训练模型下载URL及加载调用方法

一、预训练模型URL1.Classification分类AlexNetmodel_urls={'alexnet':'https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt
后悔大鲨鱼·2020-08-21 18:14

FCN-alexnet操作实战

之前，读过很多大神的FCN数据集制作与训练地博客，也成功地开始了训练与测试。最近由于换电脑后，FCN模型等文件全部丢失，不得不重头训练。花费了3个多小时终于重新开始训练，现在把从数据准备到开始训练的操作过程以及遇到的问题详细地描述一下，以方便自己下次使用的时候可以加快速度。（测试过程待更新）1.首先是装Caffe,这个过程现在已经有很快、很方便的方法可以装了。不过我还是比较喜欢老式的安装方法，新的
NUIST-Haoda·2020-08-21 14:25

【论文系列】AlexNet & VGG & FCN & NIN & ResNet论文解读

前言：温故而知新。这里将几篇经典文章进行总结，不想分太多篇，所以一篇讲完，篇幅较长，且每篇论文的更新时间可能不同。本文将对AlexNetVGGNINResNetFCN这五篇经典的DL文章进行回顾，motivation/解决的问题/网络的结构/创新点等大致进行梳理。（点击论文名转到论文）会把每篇论文尽量讲透彻，想弄清的同学们最好也结合论文和分享的其他资料一起阅读，没明白的/未谈到的问题，欢迎留言讨论
Min220·2020-08-21 12:06

【TensorFlow-AlexNet笔记1】基于TensorFlow实现AlexNet网络的构建、测试、微调过程

转载自:https://blog.csdn.net/jyy555555/article/details/80498275本文主要参照博客中内容实现AlexNet网络的构建、测试过程，利用自己的方法制作训练集来进行微调过程
马卫飞·2020-08-21 09:35

TensorFlow alexnet在华为Mate10上运行方法

我使用的caffe模型：https://github.com/BVLC/caffe/tree/ea455eb29393ebe6de9f14e88bfce9eae74edf6d/models/bvlc_alexnet
djph26741·2020-08-21 07:56

Alexnet中deploy.prototxt与train_val.prototxt的对比

一般模型中会包含如下几个文件：其中，train_val.prototxt文件是网络配置文件。该文件是在训练的时候用的。deploy.prototxt文件是在测试时使用的文件。solver.prototxt文件是网络求解文件。deploy.prototxt文件是在train_val.prototxt文件最大的不同是train_val.prototxt中每一个卷积层中会有weight_filler和b
xiaoyang19910623·2020-08-21 07:53

CNN经典论文-目录

1.LeNet：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition2.AlexNet：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks3
loveling·2020-08-21 02:52

CNN经典论文-目录

1.LeNet：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition2.AlexNet：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks3
loveling·2020-08-21 01:42

基于TensorFlow的二进制哈希图像快速检索算法复现

DeepLearningofBinaryHashCodesforFastImageRetrieval进行算法复现，运用python编程于TensorFlow深度学习框架上进行算法的实现，并调用了更加简易的Tflearn库，具体步骤如下：论文中的算法结构图：运用Tflearn框架实现Alexnet
Puremelo·2020-08-21 01:46

卷积神经网络中各个卷积层的设置及输出大小计算的详细讲解

我将从以下几个方面来进行解说：1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的计算3.以AlexNet为例进行详细讲解4.常见的两个卷积层设置的问题1.卷积神经网络的结构卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、
jk英菲尼迪·2020-08-21 00:04

Tensorflow入门（10）——Deep Dream

一、模型1.AlexNet卷积神经网络的演进从LeNet到AlexNet到VGGNet、GoogleNet到ResNet。
Netceor·2020-08-20 22:48

人脸表情分类

本次由于不确定网络类型，本次选用googlenetv2,alexnet,darknet19三种网络模型由于darknet缺少某些功能，本次识别采用caffe。caffe的高性能服务器的配置。
偷电线·2020-08-20 13:35

pytorch文档阅读（四）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
陌生的天花板·2020-08-20 13:23

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。
城市中迷途小书童·2020-08-20 13:41

用自己的数据完成“分类”

深度学习框架用的是caffe；网络模型是CaffeNet（AlexNet的变形）。
wendy_要努力努力再努力·2020-08-20 13:56

Alexnet论文笔记

文章目录前言论文介绍主要贡献网络结构细节方法ReLU用GPU训练局部响应归一化（LRN:LocalResponseNormalization）重叠池化数据增强（DataAugmentation）Dropout其他训练细节实验结果前言没有多少看论文的经验，也知道论文笔记非常重要。但是对于如何看和如何记录没有特别清晰的认识和了解，网上也找了很多相关的资料，但从看论文的思路到论文笔记的结构都因人而异各不
剑启郁兰·2020-08-20 08:43

从AlexNet到BERT：深度学习中那些最重要idea的最简单回顾

DennyBritz按时间总结的深度学习比较重要的idea集锦，推荐新人看，几乎给自12年以来最重要的idea都列了出来，这些idea可以说得上是养活了无数人，大家都基于这些发了无数的论文，它们依次是：AlexNet
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-20 04:14

图像分类论文汇总

分类论文主要脉络：AlexNet：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networksVGG
Lyra-·2020-08-20 03:02

计算机视觉的神经网络结构

AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DensNet在上图中卷积层的输入图像是3通道的（图中第1列）。对应的，卷积核也是3通道的。
sinat_34080511·2020-08-20 01:46

论文阅读ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks &Going Deeper with Convolutions

2012年AlexNet网络的极大进步，主要是引入了relu函数，dropout技巧，大规模数据的训练，百万级别的ImageNe
zz_走走停停·2020-08-19 20:35

卷积神经网络 (GoogLeNet 的灵感)

GoogLeNet不同于之前的经典网络，如AlexNet，LeNet或VGG，它的设计更加颠覆传统。
chikily_yongfeng·2020-08-19 09:11

卷积神经网络（五）-ResNet

卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）
帅气滴点C·2020-08-19 08:42

卷积神经网络（六）-DenseNet

卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）
帅气滴点C·2020-08-19 08:42

卷积神经网络（四）-GoogLeNet

卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）
帅气滴点C·2020-08-19 08:42

卷积神经网络（二）-AlexNet

卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）
帅气滴点C·2020-08-19 06:26

记录pytorch实现谷歌模型

在迁移学习中，我们需要对预训练的模型进行fine-tune，而pytorch已经为我们提供了alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg的权重，这些模型会随
zouxiaolv·2020-08-19 06:18

siamfC

utm_source=wechat_session特征提取网络siamfc特征提取网络是以Alexnet为基础的，通过Alexnet构建孪生网络def__init__(self,gpu_id,train
yang_ID·2020-08-19 06:47

卷积神经网络（二）Alexnet Pytorch实现

卷积神经网络（二）AlexnetPytorch实现1.Alexnet网络结构模型相比于Lenet5,它的结构更深，还加入了激活函数Relu()函数（仔细度代码就会发现）2.网络模型搭建Pytorchimporttorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet
行走的鸭蛋·2020-08-19 05:40

【经典网络模型】1、基于GUI实践AlexNet图像识别与分类

1、简介ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》是Hinton和他的学生AlexKrizhevsky在2012年ImageNet挑战赛中使用的模型结构，刷新ImageClassification的错误率，从此深度学习方法在Image这块开始一次次超过state-of-art，甚至于搭到打败人类的地步，看这边文章的过程中，发
ChaucerG·2020-08-19 03:31

feature extraction

模型：caffe/models/bvlc_alexnet/bvlc_alexnet.caffemodel网络：caffe/models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt网络为已经训练好的网络
猴猴猪猪·2020-08-19 02:50
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