alexnet

yolo v3做行人检测+alexnet做上衣颜色识别

参考链接：1）alexnet做上衣颜色识别2）keras训练自己的数据集前言：本项目是基于yolov3已经训练好的coco数据集的模型进行行人检测的，然后将检测出来的结果传入到alexnet训练好的上衣颜色识别模型做识别
mdjxy63·2020-08-03 10:05

PyTorch ------AlexNet卷积神经网络实现mnist手写体识别

接上一篇LeNet现实mnist手写识别使用经典模型AlexNet实现相同的功能先简单介绍一下,今天的主角,重燃神经网络辉煌的的模型AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者
Kallen_man·2020-08-03 10:03

PyTorch ------VGG卷积神经网络实现mnist手写体识别

-接上一篇AlexNet现实mnist手写识别使用经典模型VGGNet模型实现相同的功能先简单介绍一下,今天的主角VGGNet,曾获得2014年ImageNet亚军原论文地址传送门上图看看VGGNet系列模型的结构
Kallen_man·2020-08-03 10:03

（深度学习）Pytorch自己动手不调库实现LSTM

（深度学习）Pytorch自己动手不调库实现LSTM此文为Pytorch深度学习的第三篇文章，在上一篇文章（深度学习）Pytorch进阶之实现AlexNet中我们不调库手动实现了AlexNet，今天我们尝试更具挑战性的
真是令人窒息·2020-08-03 10:25

【DL】卷积_AlexNet

卷积神经网络_AlexNetAlexNet特点ReLu作为激活函数数据增强层叠池化DropoutAlex网络结构AlexNet的TensorFlow实现)由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩
infinite_with·2020-08-03 08:38

【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet

转自：【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet本系列博客是对刘昕博士的《CNN的近期进展与实用技巧》的一个扩充性资料。
XGBoost·2020-08-03 05:50

VGG网络结构

VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION》VGG16和VGG19模型是一种十分强大的分类模型，属于DCNN(DeepConvolutionalNeuralNetwork)，比较起ALEXNET
zack-jie·2020-08-03 05:10

#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

CNN的发展史上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的SciencePaper，当时提到，2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗？有数学基础吗？搞得过SVM之类吗？回头来看，就算是真的，大牛们也确实不算无理取闹，是骡子是马拉出来遛遛，
qq_38080117·2020-08-03 03:39

常见CNN模型 之AlexNet网络

论文出处《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》AlexNet网络在2012年内的ImageNet比赛中脱颖而出，性能大幅超越传统基于
书上猴爵·2020-08-03 03:15

【论文笔记】FCN

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》，CVPR2015文章目录1.概览2.主要亮点2.1全卷积化2.2反卷积/上采样2.3跃层结构3.网络结构3.1voc-fcn-alexnet3.2voc-fcn32s3.3fcn16s3.4fcn8s4
yaoyz105·2020-08-03 03:24

使用AlexNet模型对于5种花进行分类

数据集整理原始数据集中有5个文件夹，每个文件夹下有许多张对应类别花朵的图片我们将每种图片随机抽取出10%作为测试用数据集，剩下的90%用作训练数据集模型选择选的AlexNet模型，其概览如下AlexNet
Rabbit_Gray·2020-08-02 17:31

【动手学——softmax】day02_Fashion-MNIST数据集&softmax两种方法实现

torchvision主要由以下几部分构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet
Johnny_sc·2020-08-02 16:35

动手学深度学习PyTorch版笔记

torchvision主要由以下几部分构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet
Casuall·2020-08-02 15:37

pytorch 卷积层到全连接层的参数个数

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self):super(AlexNet
thinkpad1234567890·2020-08-02 14:30

Designing Energy-Efficient Convolutional Neural Networks using Energy-Aware Pruning

比如，在一个智能手机上，AlexNet不能运行超过一个小时。而以往地针对网络剪枝的关注点主要在modelsize和FLOPs上面，没有真正的去关注能量的问题。
蓝先生爱学习·2020-08-02 13:14

浅析深度学习在图像处理中的应用趋势及常见技巧

深度学习这件小事公众号本文仅作学术交流，如有侵权，请联系后台删除引言============近年以来，随着深度学习在图像识别领域取得巨大突破(以AI之父GeoffryHinton在2012年提出的高精度AlexNet
机器学习算法与自然语言处理·2020-08-02 11:38

MXNet实现Alexnet深度学习框架

Alexnet特点总结：Alexnet会将输入的图像缩放到256*256，再从中随机截取出224*224的区域作为输入。输入图像3*224*224经过5次卷积和2次最大池化变为256*12*12。
MrLeaper·2020-08-01 13:03

MATLAB入门系列——读取图片及神经网络AlexNet分类

MATLAB入门系列——读取图片及简单处理刚开始先来一个最简单的图像读取：环境：MATLAB（最近几年哪一个版本就ok啦）读取和显示图像读取图像语句：img1=imread(“index.jpg”);（注意这一句加上分号）显示图像语句imshow(img1)（这一句不要加分号，一定不要加，不加代表显示加上代表执行但不显示）效果呈现：然后我们对图像做一个分类，按道理分类算法是复杂的，小白绝对不可能自
Soul fragments·2020-08-01 06:20

神经网络模型(Backbone)--从AlextNet讲起

目录1.LeNet-52.AlexNet3.ZFNet3.VGGNet4.GoogLeNet4.1GoogLeNetV14.2GoogLeNetV2,V34.3GoogLeNetV45.ResNet6.
无崖子0·2020-08-01 01:12

深度神经网络经典模型介绍

经典模型的特点介绍VGG,GoogleNet,ResNet,Inception-ResNet-v21．VGG模型VGG又分为VGG16和VGG19，分别在AlexNet的基础上将层数增加到16和19层，
执笔blog·2020-08-01 00:10

学习ZFNet（网络讲解+代码）

ZFNet（新手入门，如理解有误感谢指正）论文地址ZFNet通常被认为是ILSVRC2013的冠军，它实际上是对AlexNet的微调，对AlexNet的网络结构进行了细微调整。
Guuuuuu老师儿·2020-07-31 16:28

【论文阅读笔记】Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

不同于其他的方法，在高度冗余的模型，如Alexnet等网络上进行的，且提出的硬件加速方法需要专门的特殊硬件（即他们并没有在真正的硬件上加速，只是提出一种理论），该方法在普通的CPU上即可运行
时光机ﾟ·2020-07-30 20:09

深度神经网络模型压缩

深度学习近几年非常火，网络不断涌现，从AlexNet,GoogleNet,VggNet到ResNet,DenseNet,这些网络不断地提升各大分类比赛，识别比赛的精度，因此研究者们又开始着手于深度学习的实际应用
L~花海·2020-07-30 19:23

AlexNet创新点

AlexNet主要使用到的新技术点如下。（1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。
张荣华_csdn·2020-07-30 18:46

目标检测的几种算法的总结

RCNN:流程：1、找出图片中可能存在目标的候选区域2、将图片大小调整到适应AlexNet的227x227，然后用CNN提取若干个特征向量，2000个候选区域就有2000个特征向量。
Alphapeople·2020-07-30 17:36

【文章创新点】经典AlexNet、VGGNet、GoogleNet等CNN网络模型创新点介绍

一、AlexNet模型创新点总结如下：1）使用ReLu作为激活函数，成功解决了Sigmoid的梯度弥散问题2）训练时加入了Dropout层，防止过拟合情况发生3）在CNN中使用重叠的最大池化，并提出步长比池化核尺寸要小
强少~、·2020-07-30 16:43

AlexNet阅读

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksViewpoint卷积神经网络有更少的链接和参数（参数共享），所以更易训练。目标识别这样的复杂问题，仅仅通过现有的大量数据无法实现完全，还需要大量的先验知识弥补数据不能覆盖的部分。主要贡献使用ILSVRC-2010和ILSVRC-2012竞赛中的ImageNet数据集训练一个最大（20
鱼遇雨愈愉·2020-07-30 16:10

AlexNet原理及Tensorflow实现

AlexNet的出现点燃了深度学习的热潮,下面对其进行介绍,并使用tensorflow实现.1.AlexNet网络结构图片来源:AlexNet的论文整个网络有8个需要训练的层,前5个为卷积层,最后3层为全连接层
yqtaowhu·2020-07-30 09:48

动手学深度学习6-认识Fashion_MNIST图像数据集

torchvision主要由以下几个部分构成：torchvision.datasets:一些加载数据的函数以及常用的数据集的接口torchvision.models:包含常用的模型结构(含预训练模型),例如AlexNet
onemorepoint·2020-07-29 21:37

CNN的经典结构

原文：http://ziyubiti.github.io/2016/11/27/cnnnet/CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此大盛于图像相关领域，主要包括
疯狂小脑斧·2020-07-29 18:22

第二次作业：卷积神经网络 part 1

展望学习GoogLeNet是2014年ILSVRC14的冠军算法，它的参数个数为500万个(比起VGG和AlexNet的参数个数相当低)，能够极大降低计算复杂度。
__justry·2020-07-29 16:00

Tensorflow项目实战（一）--基本目录结构

其实不然，纵然把网上Tensorflow的AlexNet，VGG等看懂，学会的不过是基本
nerd呱呱·2020-07-29 11:39

深度学习在语音识别中的应用

提起深度学习的再次兴起，大家首先可能会想到2012年AlexNet在图像分类上的突破，但是最早深度学习的大规模应用发生在语音识别领域。
环信·2020-07-29 10:26

经典DNN论文简读：AlexNet、VGGNet、GooLeNet、ResNet

本文主要介绍四种经典的卷积神经网络，分别是AlexNet、VGGNet、GooLeNet、ResNet，这四种网络都是为了图像分类而设计，而且其分别获得ILSVRC比赛分类项目2012年冠军、2014年亚军
鸡块米线LVC·2020-07-29 03:03

改变keras模型参数来提高kaggle手写体数字识别

一开始使用的是alexnet模型，最好达到了99.271的成绩。在成绩榜上大概应在20%左右。所以还想继续改进一下模型，一开始想的是使用修改超参数，以及加入随机失活，bn层，应用了数据增强。
weixin_40012507·2020-07-28 20:24

CNN卷积层神经元数量、连接数量、权重数量的计算

featuremap大小*featuremap数量2.连接数量：全连接：输入层神经元数量*输出层神经元数量CNN局部连接：故由于局部连接机制，卷积层的连接数为：局部连接的输入层神经元数*卷积层神经元数以alexnet
mylibrary1·2020-07-28 14:58

PyTorch：基于FastAI的猫狗识别

背景上次自己用PyTorch对AlexNet进行猫狗识别取得了不错效果。后续我又继续使用Resnet50进行猫狗分类，但是却没有取得较好的效果，想来还是自己炼丹的技巧太差了。
yanqs_whu·2020-07-28 13:40

著名的卷积神经网络

AlexNet网络结构参数个数：参数主要集中在全连接层，全连接层的参数个数为6×6×256×4096+4096×4096+4096×1000=5.8622×107，卷积层的参数个数为2.33×106。
ying1992ABC·2020-07-28 13:52

CNN原理及matlab实现

近年来研究异常火爆，出现了很多模型LeNet、Alexnet、ZFnet等等。由于大多高校在校生使用matlab比较多，而网上的教程代码基本都基于caffe框架或者python，对于新入门的
Boen-Zhao·2020-07-28 11:23

DL模型可视化

model=Alexnet2fc()x=torch.rand(8,3,112,112)y=model(x)#needTensorFlow2.2orhigher#method1#fromkeras.utilsimportplot_model
城俊BLOG·2020-07-28 10:43

对数group卷积，一种比普通group卷积更实用的卷积

计算量为HWCkkCout（不算bais）参数量：CkkCout可以看出计算量以及参数量受多方面的限制而目前解决这种问题的两个主流发方法：（1）深度分离卷积（MobileNet）（2）Group卷积（AlexNet
A霸天下·2020-07-28 09:52

吴恩达 深度学习第四课卷积神经网络 第二周深度卷积网络：实例探究

回顾神经网络历史，会发现，过去人们使用sigmoid和tanh函数而不是Relu函数2、AlexNet：3、VGG-16：要想详细了解这三个神经网络结构，可以参考：[LeCunetal.,1998Gradient-basedlearni
exo一起走花路啊·2020-07-28 08:12

VGG-NET 阅读笔记

本论文是牛津大学visualgeometrygroup（VGG）KarenSimonyan和AndrewZisserman于14年在Alexnet基础上撰写的论文，主要探讨了深度对于网络的重要性；并建立了一个
Jerry_杰瑞·2020-07-28 07:29

pytorch alexNet 进行猫狗识别

第一次做猫狗识别的任务，遇到点问题记录一下：主要是数据集的问题：下载完猫狗数据集后，打开有两个文件夹分别是train和test。这两个文件夹中并没有子文件夹。直接将其导入train_dataset=torchvision.datasets.ImageFolder(root='/home/qqsdqt/桌面/cat/data/train',transform=transform)出现了问题是：在文件
qq_38191717·2020-07-28 07:37

SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络

来源：晓飞的算法工程笔记公众号SqueezeNet论文:SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xf
晓飞的算法工程笔记·2020-07-28 02:14

卷积神经网络 [卷积层可视化]

下面是一张卡车的图像：卡车图像用AlexNet网络处理之后，第一个卷积层的输出结果（我们把各个卷积核的结果依次排开了）是这样的：卷层1的结果可以看到这里抽取了一些边缘信息。
gukedream·2020-07-27 22:56

pytorch的 torchvision transforms

torchvision是pytorch的数据集，也包含常用数据处理工具，包含几个模块：datasets（包含常用的数据集：minist，COCO等）models（包含常用的著名网络结构：AlexNet，
geter_CS·2020-07-27 22:08

CNN卷积神经网络训练时占多少显存（GPU）的计算

参数量的计算：「VGGNetwork」，牛津大学VGG实验室设计的架构，将AlexNet的8层提高到了19层，真正让深度这个词得以充分体现。
小刘同学_·2020-07-27 17:47

实战AlexNet图像识别---猫狗大战

实战AlexNet图像识别---猫狗大战第一步：数据集的加工第二步：图片数据集转化为TensorFlow专用格式第三步：图片地址数据集转化为TensorFlow专用格式第四步：模型的搭建及处理代码全部来自
三景页三景页·2020-07-27 16:43

利用keras搭建AlexNet神经网络识别kaggle猫狗图片

AlexNet结构keras代码fromPILimportImageimportnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricalpath="F:\\kaggle\
qq_40268672·2020-07-27 12:28
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