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AlexNet 经典论文阅读报告 -ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 文献综述

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks文献综述阅读时间：2021年10月15日论文基本信息作者在当时借助这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在计算机视觉领域中的地位。AlexNet被认为是计算机视觉领域最有影响力的论文之一，它刺激了更多使用卷积神经网络和GPU来加速深度学习的论文的出现[17]。截至2020年，Al
JingYuJingYuJingYu·2023-02-03 08:34

OpenMMLab AI实战营Day1 2.1

计算机视觉的发展早期萌芽(1960~1980)统计机器学习与模式识别(1990~2000)视觉特征ImageNet大型数据库(20
huyeovo·2023-02-03 08:59

OGB数据集《Open Graph Benchmark: Datasets for Machine Learning on Graphs》

预计再发展几年吧，OGB也能像ImageNet那样，成为图表示学习领域中的一个统一的标准。
智慧的旋风·2023-02-02 16:23

处理imagenet2012数据集

下载的imagenet2012数据集是ILSVRC2012_img_train.tar和ILSVRC2012_img_val.tar这样的两个数据首先解压文件mkdirtrainmkdirval#tarxvfILSVRC2012
Fu_Xingwen·2023-02-02 09:58

python批量转换图片格式：JPEG到jpg

importosimportstringdirName=r"C:\dateset\ImageNet\data\ImageNet2012\ILSVRC2012_bbox_train_v2\Beer\img
^?^????&·2023-02-02 09:41

利用Pytorch搭建简单的图像分类模型（之一）---读取数据

基于Pytorch的几种读取图像数据的方式(分类模型)一、读取Pytorch官方所包含的数据集（如Imagenet，CIFAR10，MNIST）对于Pytorch自带的数据集，只需要调用torchvision.datasets.XXXX
不换心·2023-02-02 09:52

OpenMMLab入门

计算机视觉问题发展过程：1.特征工程，人为设计视觉特征，不鲁棒2.imagenet早期，是数据驱动，但仍然是人工设计的特征3.深度学习，让计算机自己寻找图像特征
puppystellar·2023-02-02 09:20

基于python实现resnet_【深度学习】基于Pytorch的ResNet实现

1.ResNet理论残差学习基本单元：在ImageNet上的结果：效果会随着模型层数的提升而下降，当更深的网络能够开始收敛时，就会出现降级问题：随着网络深度的增加，准确度变得饱和(这可能不足为奇)，然后迅速降级
weixin_39977547·2023-02-02 07:19

Python基于ImageAI实现图像识别详解

ImageAI目前支持在ImageNet数据集上对多种不同机器算法进行图像预测和训练，ImageNe
·2023-02-02 05:20

小样本语义分割—CANet: Class-Agnostic Segmentation Networks with Iterative Refinement andAttentive Few-Shot

一，DenseComparisonModule（DCM密集比较模块）该模块由两个子模块组成：①特征提取器②特征密集比较模块1.特征提取器使用在Imagenet上进行了预训练的ResNet-50作为特征提取器的主干
老男孩li·2023-02-01 20:49

MobileNet V3(2019)

创新点1.引入SE结构MobileNetV3的另一个新颖想法是在核心架构中加入一种名为「Squeeze-and-Excitation」的神经网络（简称SE-Net，也是ImageNet2017图像分类冠军
老男孩li·2023-02-01 20:48

pytorch学习笔记10-现有网络模型的使用与修改

VGG-16模型认识VGG16VGG16模型之前的官方文档如果pretrained=True，说明这个网络模型中的参数在ImageNet数据集上
ThreeS_tones·2023-02-01 19:58

使用inception_model模型分类图片

下载源码包，并准备图片将TF1.5源码包和inception_model模型下载下来在码云上将TF1.5的源码包下载下来http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet
楚疏笃·2023-02-01 13:06

【TensorFlow】tf.nn.local_response_normalization详解，lrn正则法如何计算？

localresponsenormalization最早是由Krizhevsky和Hinton在关于ImageNet的论文里面使用的一种数据标准化方法，即使现在，也依然会有不少CNN网络会使用到这种正则手段
xf__mao·2023-02-01 12:58

全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉Transformer大模型

然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。
·2023-02-01 11:38

VGG网络模型

此外，深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论，但不代表我们不能感性分析理解，下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析，在此过程中更多
机智的小cc·2023-01-31 23:01

深度学习VGG模型核心拆解

此外，深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论，但不代表我们不能感性分析理解，下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析，在此过程中更多的是对这篇经典文章的感性分析
MingSun95·2023-01-31 23:30

浅谈深度神经网络 — GoogLeNet

GoogLeNetGoogLeNet网络GoogLeNet是2014年ChristianSzegedy提出的一种全新的深度学习结构，ImageNet-2014竞赛第一。
丿回到火星去·2023-01-31 23:29

一文看懂VGGNet

Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition.”arXivpreprintarXiv:1409.1556(2014).论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet
PaQiuQiu·2023-01-31 23:29

自监督学习（十九）：对比学习方法综述

对比学习是最近非常热门的自监督表示学习方法，在很多的下游任务上都达到或超过了ImageNet预训练的效果。本文比较系统地总结了目前对比学习的几个常用的方法。
今天绝对更·2023-01-31 21:30

视觉模型 ConvNeXt V2，结合纯卷积与MAE

虽然这些模型最初是为使用ImageNet标签进行监督学习而设计的，但它们也可能受益于自监督学习技术，例如掩码自动编码器(MAE)。
·2023-01-31 20:43

跟我一起学PyTorch-08：循环神经网络RNN

比方说在MNIST、CIFAR-10、ImageNet数据集上，这些算法都非常有效，但是只能处理输入和输出都是固定长度的数据集。
金字塔下的小蜗牛·2023-01-31 12:22

DATAWHALE 第45期组队学习__图像分类模型部署

ONNX-ONNXRuntime部署一、部署ImageNet预训练图像分类模型1.导出ONNX模型：导入工具包Pytorch模型转ONNX模型二、推理引擎ONNXRuntime部署-预测摄像头实时画面1
beckygong001·2023-01-31 09:51

SimMIM：更简单的掩码图像建模

将简化后的MIM应用到ViT-B，其预训练模型在公开的图像数据集ImageNet-1K上能够实现83.8%的top-1微调精度，成功超越之前最优模型
·2023-01-30 19:33

七、图像分类模型的部署（Datawhale组队学习）

文章目录前言ONNX简介应用场景部署ImageNet预训练图像分类模型导出ONNX模型推理引擎ONNXRuntime部署-预测单张图像前期准备ONNXRuntime预测推理引擎ONNXRuntime部署
卡拉比丘流形·2023-01-30 16:55

SENet在MXNet下的实现（部分代码）

Squeeze-and-ExcitationNetworks（SENet）获得了2017年ImageNet的分类冠军。
魔法少女玛格姬·2023-01-30 16:14

caffe c++API特征提取

作为caffe初学者，特征提取python官方给的教程比较好用；但是关于c++API的使用，找了一些资料，说的并不是特征完善；项目要求，得到ImageNet图像在CaffeNet网络结构中第fc7层的特征
不会享受孤单的衰老并不完美·2023-01-30 12:46

Pytorch 实现 MobileNet V3 模型，并从 TensorFlow 转化预训练参数

本文我们将实现最新一代的MobileNetV3，为了能不花费时间在ImageNet数据集上训练而直接使用，我们将从TensorFlow官方实现的Mobil
公输睚信·2023-01-30 09:17

使用PyTorch进行小样本学习的图像分类

像ImageNet这样具有挑战性的图像分类数据集，包含1000种不同的对象分类，现在一些模型已经超过了人类水平上。
机器学习与AI生成创作·2023-01-30 09:30

keras无法下载MobileNetV2等的解决办法

近期在学习对抗攻击，在运行官网的FGSM示例时，pretrained_model=tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top=True,weights='imagenet
夏时轻风·2023-01-30 07:55

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision

与其他流行的ImageNet分类模型相比，我们的模型显示了较强的性能。我们在许多诸
表达_·2023-01-29 16:13

Rethinking ImageNet Pre-training

摘要：在COCO数据集上面做物体检测（objectdetection）和实例分割（instancesegmentation）的时候，我们发现通过使用随机初始化来从头开始训练模型得到的结果，并没有比那些从ImageNet
amazingu·2023-01-28 23:01

图像分类案例2 ；GAN；DCGAN 2020-02-25

该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。#在本节notebook中，使用后续设置的参数在完整训练集上
allen成·2023-01-28 22:13

【MobileNetV2硬件加速器工程】MobileNet V2量化方法的研究及使用Pytorch quantization包遇到的问题

关于工程信息本工程的目的是在FPGA平台上实现MobileNetV2神经网络的加速器，使其能够对ImageNet数据集的处理进行加速。这也是我博士生涯中接下的第一个工程项目。
乘螺舟而至·2023-01-28 10:42

深度学习基础系列（二）| 常见的Top-1和Top-5有什么区别？

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示：那Top-1Accuracy和Top-5Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？
weixin_33868027·2023-01-27 16:02

top1和top5 error直白理解

作用出自于ImageNet，用于评判模型的性能，比如ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks一文中就有对于top-5errorrate
凡心curry·2023-01-27 16:02

深度学习中TOP-1 和TOP-5 分别表示什么意思？

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，但是，究竟TOP-1和TOP-5是什么意思呢？
波尔德·2023-01-27 16:31

深度学习 常见的名词Top-1和Top-5分别有什么含义

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示：那Top-1Accuracy和Top-5Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？
高祥xiang·2023-01-27 16:01

图像分类的top-1 and top-5 error

ImageNet图像分类大赛评价标准采用top-5错误率，或者top-1错误率Top-1Error：假设模型预测某个对象的类别，模型输出1个预测结果，那么这一个结果能判断正确的概率就是Top-1正确率。
橙黄橘绿时_Eden·2023-01-27 16:01

常见的Top-1和Top-5有什么区别？

在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示：那Top-1Accuracy和Top-5Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？
我是谁？？·2023-01-27 16:01

深度学习中的top-1和top-5区别

在深度学习看论文的过程中，经常会看到各种神经网络模型在ImageNet上介绍Top-1和Top-5准确率和Top-1错误率和Top-5错误率来源：ResNet与ResNext的error所谓的Top-1
亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-27 16:30

Top-1准确率和Top-5准确率

ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会分别给出预测为这1000个类别的概率，并按概率从高到低的类别排名。
Andy_2259·2023-01-27 16:30

mmsegment模型训练和推理（四）

2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。
alex1801·2023-01-27 13:36

(202301)pytorch图像分类全流程实战Task3:迁移学习微调训练

为什么要迁移学习：在机器学习与深度学习任务中自己不能够给模型提供足够的参数（数据量）是一个常见的阻碍，迁移学习的方法使得我们可以直接将例如ImageNet这样的数据集训练出的模型用于自己的任务，降低了成本提高了效率
早上真好·2023-01-27 12:50

《Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets》阅读笔记

第二点可能更为重要，主要是用于行为识别的视频数据集规模相对于ImageNet太小，因
VictorLeeLk·2023-01-27 10:48

深度学习之Tensorflow框架实现VGG/RNN网络/验证码生成与识别/文本分类

①实现VGG网络模型cwd=os.getcwd()#获取当前路径VGG_PATH=cwd+"/data/imagenet-vgg-verydeep-19.mat"data=scipy.io.loadmat
强仔fight·2023-01-27 08:06

2021.08.24学习内容torch.utils.data.DataLoader以及CUDA与GPU的关系

pytorch数据加载：①totchvision的包，含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasetsimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset
清梦枕星河~·2023-01-27 07:58

GoogLeNet论文翻译

翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationGoingDeeperwithConvolutions摘要我们在ImageNet
海鸥-号·2023-01-26 12:55

Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译——中文版

简书翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationGoingDeeperwithConvolutions摘要我们在ImageNet
SnailTyan·2023-01-26 12:24

GoogleNet论文解读

GoingDeeperwithConvolutions摘要我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构，并在分类和检测上取得了新的最好结果
abc_138·2023-01-26 12:24
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