alexnet 第44页

神经网络系列（二）--AlexNet解析

AlexNet网络模型文章目录一、简介二、特性（相比LeNet）三、网络结构1、组成部分2、各层详解1、C1卷积-->ReLU-->池化-->归一化2、C2卷积-->ReLU-->池化-->归一化（分为两个

不懂就要问00XCAFEBABY·2020-08-13 13:16

AlexNet模型代码整理

importtorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000,init_weights=False):super(AlexNet

赵 XiaoQin·2020-08-13 13:11

卷积神经网络（一）-LeNet

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·2020-08-13 13:18

DL-Pytorch Task05:卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

目录卷积神经网络基础特征图和感受野填充和步幅卷积层与全连接层的对比卷积层的简洁实现池化层池化层的简洁实现LeNet卷积神经网络进阶深度卷积神经网络（AlexNet）使用重复元素的网络（VGG）⽹络中的⽹

DEREKLN·2020-08-13 11:41

深度学习框架PyTorch：入门与实践学习（四）

PyTorch中常用工具torchvisionmodels:提供深度学习中各种经典的网络结构以及预训练好的模型，包括AlexNet,VGG,ResNet,Inceptiondatsets：提供常用的数据集加载

沐阳听风666·2020-08-13 10:50

AlexNet 详细解读（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）

写在前面的话：建议掌握本专栏上一篇《神经网络与卷积神经网络结构概述——神经网络入门》后阅读，本文仅仅讲解AlexNet中选择的策略。若有差错，欢迎指正哦。

木土九日·2020-08-13 10:20

学习笔记|Pytorch使用教程11(nn网络层-卷积层)

使用Pytorch版本为1.21d/2d/3d卷积卷积–nn.Conv2d()转置卷积–nn.ConvTranspose一.1d/2d/3d卷积AlexNet卷积可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，

NotFound1911·2020-08-13 10:33

pytorch模型初始化

importtorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()alexnet=models.alexnet()squeezenet=models.squeezenet1

深度学习博士/算法工程师·2020-08-13 10:30

pytorch最全学习笔记

会安装两个模块，一个是torch，一个torchvision,torch是主模块，用来搭建神经网络的，torchvision是辅模块，有数据库，还有一些已经训练好的神经网络等着你直接用，比如(VGG,AlexNet

hejp_123·2020-08-13 10:33

task03 字符识别模型

零基础入门CV赛事-Task3字符识别模型文章目录Datawhale零基础入门CV赛事-Task3字符识别模型3数据读取与数据扩增3.1学习目标3.2CNN介绍3.3CNN发展LeNet-5(1998)AlexNet

韩绘锦·2020-08-12 14:44

移动端网络模型总结

移动端网络模型SqueezeNetICLR-2017-SqueezeNet-伯克利&斯坦福背景：从block内部构件组合角度考虑，基于AlexNet网络做的相关改进创新点：将3x3卷积替换成1x1卷积(

wonengguwozai·2020-08-12 14:26

（太长太全面了）CNN超详细介绍

80011656文章目录1、卷积神经网络的概念2、发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10

L 学习ing·2020-08-12 12:15

CNN经典模型要点

原文链接：https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/82555461文章目录一、对比二、AlexNet三、ZFNet四、VGGNet五、GoogLeNet1

L 学习ing·2020-08-12 12:43

深度学习中的数据增强

文章目录@[toc]一、简介二、单样本数据增强1、空间几何变换A、分类网络中常用的crop操作a、trainphasecroppingI、single-scalecropping(`alexnet`)II

man_world·2020-08-12 11:36

深度学习入门之Pytorch——数据增强

2012年AlexNet在ImageNet上大获全胜，图片增强方法功不可没，因为有了图片增强，使得训练的数据集比实际数据集多了很多’新’样本，减少了过拟合的问题，下面我们来具体解释一下。

GQ17-kawaler·2020-08-12 10:16

caffe的简单python脚本

importcaffeimportmatplotlib.pyplotasplt#网络构建caffe.set_mode_cpu()#设置caffe为cpu模式，也可设成gpu模式model_def='my_alexnet_test.prototxt'model_weights

weixin_30725315·2020-08-11 23:18

使用Densenet模型训练自己的数据集

前言：之前四篇文章分别介绍了如何使用AlexNet、VGG19、ResNet_152、Inception_V4训练自己数据集，本节将介绍最后一个经典图像识别模型Densenet，Densenet是CVPR2017

YYLin-AI·2020-08-11 22:39

CNN 量化技术

背景介绍目前SOTA（StateOfTheArt，顶尖水平）的CNN都不适合在移动设备上部署，两点原因使CNN模型压缩和加速领域快速发展：从AlexNet开始，CNN都以ImageNet上的分类准确率作为性能评估的主要甚至唯一标准

EstherKing·2020-08-11 21:45

NetScope：基于 prototxt 可视化模型结构

目前大部分常见的神经网络模型都带有全连接层，如LeNet、AlexNet、ResNet、google-net等等。

Houchaoqun_XMU·2020-08-11 11:44

CNN结构模型一句话概述：从LeNet到ShuffleNet

LeNet：基于渐变的学习应用于文档识别AlexNet：具有深卷积神经网络的ImageNet分类ZFNet：可视化和理解卷积网络VGGNet：用于大规模图像识别的非常深的卷积网络NiN：网络中的网络GoogLeNet

KevinUSTC·2020-08-11 10:47

计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

最近，物体识别已经成为计算机视觉和AI最令人激动的领域之一。即时地识别出场景中所有的物体的能力似乎已经不再是秘密。随着卷积神经网络架构的发展，以及大型训练数据集和高级计算技术的支持，计算机现在可以在某些特定设置（例如人脸识别）的任务中超越人类的识别能力。我感觉每当计算机视觉识别方面有什么惊人的突破发生了，都得有人再讲一遍是怎么回事。这就是我做这个图表的原因。它试图用最简洁的语言和最有吸引力的方式讲

zchang81·2020-08-11 05:23

[概念]凯明之作Resnet + 心路历程[超详] + 解决退化问题 + 让网络变得更深成为现实

论文原文论文翻译在AlexNet[1]取得LSVRC2012分类竞赛冠军之后，引爆了深度学习网络。

玖零猴·2020-08-11 04:47

[经典CNN网络]：LeNet，AlexNet，GoogleNet，VGG，ResNet，SENet，Xception，MobileNet，ShuffleNet

1.CNN模型发展1998LeNet：最早用于数字识别的CNN2012AlexNet：ILSVRC竞赛2012年第一名2013ZFNet：ILSVRC竞赛2013年第一名2014GoogleNet：ILSVRC

GitKid·2020-08-11 04:21

深度学习系列-经典网络解读（LeNet-5，AlexNet，ZFNet，NIN，VGGNet，GoogLeNet，ResNet，DenseNet）在更

文章目录1.LeNet-51.1模型介绍1.2模型结构1.3模型特性1.LeNet-51.1模型介绍LeNet-5是由LeCunLeCunLeCun提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）[1]^{[1]}[1]，其命名来源于作者LeCunLeCunLeCun的名字，5则是其研究成果的代号，在LeNet-5之前还有LeN

Way_X·2020-08-11 03:29

task05

神经网络发展的限制:数据、硬件AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。特征：8层变换，其中有

一只小团子·2020-08-11 03:55

2012年及之后的ImageNet比赛的冠军、亚军和季军ImageNet winners after 2012

20120.15-Supervision(AlexNet)-~60954656params0.26-ISI(ensembleoffeatures)0.27-LEAR(FisherVectors)20130.117

GarfieldEr007·2020-08-11 02:35

2015年ImageNet ILSVRC冠军论文学习 - ResNet

1.基本思想从AlexNet到GoogleNet，VGGNet，可以看到越深的网络表达能力越好。但是，随着网络的加深，我们观察到模型的准确性首先会逐渐上升，然后会

RaymondLove~·2020-08-11 02:01

深度学习集训营中

基础起步，掌握三大核心模型在线视频：DNN与CNN，及NN框架1-DNN与混合网络：googleWide&Deep2-实战项目：数据非线性切分+googlewide&deep模型实现分类3-CNN:从AlexNet

湾区人工智能·2020-08-11 02:18

图像分类丨ILSVRC历届冠军网络「从AlexNet到SENet」

前言深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展，ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没，促使了许多经典工作。我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络，简单介绍了它们的核心思想、网络架构及其实现。代码主要来自：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100ImageNet和ILSVRCImageNet是一个超过15million的图像数据集，

weixin_34032792·2020-08-11 02:49

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_34128237·2020-08-11 02:19

那些年我们一起追过的ILSVRC冠军

ILSVRC共举办7年，其中产生一些如AlexNet，GoogleNet等经典网络，如下对其检测和分类领域的冠军进行总结。ps:下图前三个图展示了不同task对应的意义。

hzhj·2020-08-11 02:12

利用tensorflow训练自己的图片——2、网络搭建（AlexNet）

/usr/bin/envpython2#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisisatemporaryscriptfile.filename:DR_alexnet.pycreattime

大黄哥哥的博客·2020-08-10 19:18

#论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

这个Alex是第一作者，NN名字叫AlexNet，Hinton是第三作者。是第一个提出CNN的，还有dropout等方法。

arthur503·2020-08-10 06:24

关于MNIST手写数字识别的几种实现方式

文章概要由于我最近刚刚学习深度学习，就打算从深度学习中的“Helloworld”(MNIST)开始，本文将包含以下几个内容SVM实现手写数字识别感知机实现手写数字识别AlexNet实现手写数字识别关于数据集

Lzjusc2017·2020-08-10 00:21

temp

以CNN为例CNN结构tensorflow代码实现alexnet分类keras代码vgg分类主要结构数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层

chenlongzhen_tech·2020-08-09 11:42

Pytorch入门笔记

tutorialNeuralNetworks本节介绍了一个类似ALEXNET的网络结构，来说明如何利用torch搭建一个NN。图如下：可以看到输入

anshuai_aw1·2020-08-09 07:04

CT图片分类–AlexNet

CT图片分类–AlexNet链接：https://pan.baidu.com/s/15CxZVg_3L466hkpgeQ7-VA提取码：dwckct图片的链接fromPILimportImage#图像进行操作

不可道是常道 Sean·2020-08-09 02:20

CVPR2019: Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

概况自2012年AlexNet提出以后涌现了大量的深度神经网络结构，例如VGG、Inception及ResNet等等，这些不同网络结构之间的性能差异不仅仅是由网络结构的差异造成的，其它很多小的trick

Shawn0901·2020-08-08 23:14

GoogLeNet Inception v1,v2,v3,v4及Inception Resnet介绍

的分类和检测任务的冠军，相比于当年分类任务第二名VGGNet的对于小卷积层（3x3）的简单堆叠，GoogLeNet提出更具创意的Inception模块，虽然网络结构比较复杂，但是模型参数量却降低了，仅为AlexNet

9完美并不美·2020-08-08 22:50

【卷积网络模型系列】ResNet50的实现（Pytorch+TensorFlow)

一、ResNet简单介绍VGGNet的提出，说明了通过提升网络模型的深度，可以提高网络的表达能力，从AlexNet的7层，到VGGNet的16或者19层，再到GoogLeNet的22层。

9完美并不美·2020-08-08 22:19

【卷积网络模型系列】轻量级卷积网络SqueezeNet的介绍与实现（Pytorch,Tensorflow）

一、背景介绍在2012年AlexNet问世以为，卷积神经网络在图像分类识别，目标检测，图像分割等方面得到广泛应用，后续大牛们也提出了很多更优越的模型，比如VGG,GoogLeNet系列，ResNet,DenseNet

9完美并不美·2020-08-08 22:19

南瓜书《动手机器学习公益训练营》-深度卷积神经网络（AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet）

1深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。

爱听相声的leilei·2020-08-08 21:58

CNN网络架构学习：Chapter-3-VGGNet(附代码tensorflow)

VGG可以看成是加深版本的AlexNet.都是convlayer+FClayer，层数高达十多层，当然以现在的目光看来VGG真的称不上是一个verydeep的网络。越走

蜡笔小新灬·2020-08-08 20:58

CNN网络架构学习：Chapter-1-LetNet(附代码tensorflow)

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

蜡笔小新灬·2020-08-08 20:58

[Lecture 9 ] CNN Architectures（CNN架构）

文章目录课堂提问1.LeNet-52.AlexNet3.ZFNet4.VGGNet5.GoogleNet6.ResNet(残差网络)7.比较8.一些别的架构总结推荐阅读课堂提问Q1:为什么学习ResNet

灵隐寺扫地僧·2020-08-08 20:48

PyTorch实战福利从入门到精通之八——深度卷积神经网络（AlexNet）

在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面，神经网络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样大量普及。因此，训练一个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。另一方面，当年研究者还没有大量深入研究参

满天星._·2020-08-08 19:27

cs231n 2018系列笔记（lecture9）

Alexnet首先是Alexnet,2012年最佳分析了CNN对于图片维度的改变，之前有提到过王小花：cs231n2018系列笔记(lecture5)zhuanlan.zhihu.com还有网络参数量的计算

爱吃海苔的大鲨鱼·2020-08-08 17:06

AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (2012) 全文翻译

作者：AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton摘要我们训练了一个比较大的深度卷积神经网络对ImageNetLSVRC-2010图像分类比赛中的120万张高分辨率图像分成1000个不同的类别。在测试数据上，我们分别获得了top-1错误率37.5%和top-5错误率17%的结果，比以前的最好技术要好得多。该网络有6000万参数和65万个神经元，包

魏晓蕾·2020-08-08 15:29

VGG中2个33卷积核对AlexNet中55卷积核以及感受野计算公式

看网上写了一些，都不太清楚，自己看了一个视频上讲的这个，才终于搞清楚。所以写给大家分享一下。首先介绍下感受野的概念，我看一些介绍也不是太清楚。所以这里说一下定义：感受野就是卷积神经网络的每一层的一个像素点对应于原始输入图像上区域的大小。比如这个图，这个conv1是33的卷积核，conv1的左上角的第一个像素点，对应的就是原始图像上红框所代表的33的区域大小，所以它的感受野就是3（一般都说3，不说3

Asure_AI·2020-08-08 12:38

深度学习经典网络模型对比分析 LeNet / AlexNet / VGGNet / GoogLeNet / ResNet / DenseNet

背景：imagenet比赛自2009年开赛，到2017年截赛，催生了众多经典的深度学习神经网络模型，这也就是李飞飞教授团队对行业发展的最大贡献之一。此后的很多网络模型几乎都是基于这些经典的网络模型所衍生。网络发展主要特点：网络加深，增强卷积模块LeNet：LeNet诞生于1998年，网络结构比较完整，包括卷积层、pooling层、全连接层。被认为是CNN的鼻祖。输入32*32*1卷积层3个：卷积的

王爷 -_-·2020-08-07 21:17

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