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ImageNet classification with deep convolutional neural networks

使用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类目录1.引言2.网络结构2.1小细节2.2代码部分3.创新点3.1非线性激活函数ReLU（提速）3.2多GPU训练（提速）3.3局部响应归一化（增强泛化能力

每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2023-01-14 23:25

【论文笔记】—AlexNet—2012-ACM

AlexNet在ImageNet2012图像分类竞赛中获得了top-5误差15.3%的冠军成绩，首次将深度学习和卷积神经网络用于大规模图像数据集分类，远远优于第二名（top-5错误率为26.2%）和之前的算法

chaiky·2023-01-14 23:54

Alexnet论文介绍(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

摘要本文训练了一个深度卷积神经网络进行ImageNetLSVRC-2010图片分类比赛(1000各类别，共120万高质量标注的图片)，在top1测试场景下错误率37.5%，在top-5测试场景下错误率17.0%，远小于之前最好的结果。网络的大体结构：6000万个参数、65万个神经节点、5个卷积层、几个最大值池化层(max-poolinglayers)、3个全连接层、最后还有一个1000个类

hustqb·2023-01-14 23:23

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks-AlexNet详细解读

作者：18届CYL日期：2020-7-20标签：AlexNet卷积神将网络一、写在前面的话常识区：1、ImageNet是一个在2009年创建的图像数据集，之后就是从2010年开始到2017年为期七届的ImageNet

中南大学苹果实验室·2023-01-14 23:53

Alexnet论文介绍（超详细）——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

近期开始阅读cv领域的一些经典论文，本文整理计算机视觉的奠基之作——Alexnet论文原文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks（有需要论文原文的可以私信联系我）本文的阅读方法是基于李沐老师的B站讲解视频，需要细致去看的小伙伴可以去搜索，链接如下：9年后重读深度学习奠基作之一：AlexNet【论文精读】_哔哩哔哩_bil

小卓搞AI·2023-01-14 23:51

基于VGG16迁移学习的图像分类算法

主要学习内容有：使用Pytorch加载ImageNet数据集中已经训练好的模型。理解什么事VGG模型实现对输入图像的尺寸及颜色的变换。

imjackjia·2023-01-14 12:37

Kaggle: RSNA 肺炎检测挑战——第三名解决方案分析及代码复现

第三名解决方案分析及代码复现解决方案代码执行流程解决方案使用的模型是retinanet，其中的两个retinanet模型，resnet-50和resnet-101使用了keras进行了优化，并且已经在ImageNet

狐狸取经·2023-01-14 09:00

CNN-ResNet

2015年，何恺明等人提出了残差网络（ResNet），并在ImageNet图像识别挑战赛夺魁，深刻影响了后来的深度神经网络的设计。残差块残差块，残差网络中的重要组成部分。WHY？

Eeeeearl·2023-01-14 08:19

数据集和预训练模型

文章目录持续补充完善一、ImageNet二、VGG16三、VGG19四、ResNet五、Inception六、标准数据集6.1MNIST_data6.2kaggle比赛猫狗数据集6.3cifar6.4seaborn-data6.5

小麦粒·2023-01-14 07:04

使用PyTorch中的预训练模型进行图像分类

1、使用预训练模型进行图像分类预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。深度学习社区从这些开源模型中

qq_41978139·2023-01-14 07:33

AlexNet论文学习

AlexNet论文阅读个人心得：1.更大的数据集（如ImageNet）可以帮助CNN训练至收敛。

20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

AlexNet学习

数据集ILSVRC，是imagenet的子集有1000个类别亮点首次利用GPU进行网络加速使用ReLU激活函数，而不是传统的Sigmoid激活函数（求导麻烦，梯度消失）LRN局部响应归一化。

小甜瓜zzw·2023-01-14 00:22

SENet：Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworks主要贡献：SE模块；插入其他网络里简称：SE-Net；最后一届ImageNet分类赛冠军；亮点：关注通道之间的关系，希望网络可以学习到不同通道特征的重要程度

不存在的c·2023-01-13 22:44

猫狗大战--使用VGG16迁移学习进行CIFAR10分类

Simonyan和Zisserman在文献《VeryDeepConvolutionalNetworksforLargeScaleImageRecognition》中提出卷积神经网络模型，是2014年的ImageNet

梧桐上的小鸟·2023-01-13 20:39

TF2.0使用预训练网络与模型存取

前言：Tensorflow2.0的keras中为我们封装了许多优秀的模型结构，并且这些模型结构基于imagenet数据集已经trian好，我们可以直接拿来使用，非常方便；这样做的最大好处可以解决训练集不足的问题

我会像蜗牛一样努力·2023-01-13 16:02

（已解决）keras下载预训练模型中断怎么办

比如如下代码：convBase=keras.applications.MobileNet(weights='imagenet',include_top='False')此时可以通过下载到本地，再加载的方式

qq_43025979·2023-01-13 16:23

PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）

1.freezn_bn使用imagenet预训练模型时，可以对BN层的参数进行固定，这样再别的小数据集上也可以得到比较好的结果，同时还可以加快训练速度。

SoftGit·2023-01-13 09:16

神经网路学习之利用LabelImg对图像标注

注释以PASCALVOC格式(ImageNet使用的格式)保存为XML文件。此外，它还支持YOLO和

papaofdoudou·2023-01-13 07:38

【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战：使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】

例如，假如我们想训练一个识别椅子的模型，我们使用已有的ImageNet数据集【它有超过1,000万的图像和1,000类的物体】，虽然的ImageNet数据集图像大多跟椅子无关，但在该数据集上

阿_旭·2023-01-12 20:49

第四讲_图像识别之图像分类Image Classification

第四讲_图像识别之图像分类ImageClassification目录图片分类性能指标：top1,top5ILSVRC：每种任务数据集不一样imageNet：根据WorldNet组织的图片集，为每个名词提供平均

weixin_34198453·2023-01-12 09:53

Pytorch-《Deep learning with pytorch》1.2.1训练imagenetmini

一下进入正题：实验内容：使用Alexnet和resnet101对imageNet进行训练。（因为内存原因，我用的image

在楼梯口吃芒果的是我·2023-01-12 08:31

RepVGG：让VGG风格的ConvNets再次伟大

在ImageNet上，RepVGG达到了超过80%的TOP-1准确率，据我们所知，这

迪菲赫尔曼·2023-01-12 06:35

【论文笔记】—GoogLeNet（Inception-V1）—2015-CVPR

论文介绍谷歌提出的GoogLeNet（Inception-V1）深度卷积神经网络结构，在ImageNet2014年图像分类竞赛以top-5误差6.7%获得冠军（亚军为VGG）。

chaiky·2023-01-11 20:56

利用传统简单CNN(AlexNet,VGG等)做猫狗分类

并且，在ImageNet数据集上都收获了良好的表现。AlexNet论文地

Cookie_Bear·2023-01-11 20:53

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

这些发现是我们2014年ImageNet挑战赛提交的基础，我们的团队在图像定位和图像分类方面分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表示可

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

Deep Residual Learning for Image Recognition

在ImageNet数据集上，我们评估了深度高达152层的残差网络——比VGG网络深8倍，但复杂度仍然较低。这些残差网络的集合

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

【深度学习】一文入门图像预训练模型

阅读本文后，你将熟悉以下主题：丨ImageNet丨预训练模型丨迁移学习（热门主题）丨使用预训练模型去识别一张未知图像丨PyTorc

风度78·2023-01-11 11:55

计算机视觉 | 面试题：03、BN层的深入理解

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上

Mrrunsen·2023-01-11 06:10

【计算机视觉】BN层的深入理解（代码实现）

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上

秋天的波·2023-01-11 06:08

YOLO 系列：YOLO V2模型讲解

YOLO系列：YOLOV2论文标题：YOLO9000:Better，Faster，Stronger(CVPR2017)作者使用PascalVoc与ImageNet数据集进行一个联合训练，最终可检测类别超过

椰楠liu·2023-01-11 01:42

第6周学习：Vision Transformer； Swin Transformer

VisionTransformerTransformer最初是应用在NLP领域的，这个模型尝试将Transformer应用到CV领域，通过这篇文章的实验，给出的最佳模型在ImageNet1K上能够达到88.55%

_盐焗鸡·2023-01-10 16:45

6.1 ResNet网络结构 BN及迁移学习

1.ResNet详解ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。

一个小腊鸡·2023-01-10 16:46

综述——自监督学习预训练小样本学习

小样本学习研究现状目前，计算机视觉神经网络被大量参数化：它们通常有数千万或数亿个参数，这是它们成功利用大型图像集合(如ImageNet)的关键。

学渣渣渣渣渣·2023-01-10 13:04

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network -- 论文笔记

3.达到的效果：1）在ImageNet上，减少了AlexNet9倍的参数，从61m

Xiaomin-Wu·2023-01-10 11:34

使用pytorch实现预训练模型迁移学习中的图像分类

Keep_Trying_Go·2023-01-10 10:56

Make RepVGG Greater Again | 中文翻译

尽管如此，当需要INT8推断时，其量化性能通常太差，无法部署（例如ImageNet上的前1精度下降超过20%）。在本文中深入探讨了这种失败的潜在机制，其中原始设计不可避免地扩大了量化误差。

迪菲赫尔曼·2023-01-10 06:53

Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification (2020 CVPR)

1.出处2020CVPR2.主要内容想要尽可能的利用上无标签的数据，来提高模型分类能力3.整体结构输入数据：labeledimages和unlabeledimages![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/43f0fbb5964c4d83ad1624951dd3d520.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5

TEn%·2023-01-09 21:05

全解卷积神经网络，并分享9篇必读论文

随着AlexKrizhevsky开始使用神经网络，将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛（相当于机器视觉界的奥林匹克）时，它就开始声名大噪了。

weixin_33743248·2023-01-09 05:03

大道至简 | Conv2Former：比ConvNeXt还秀！

ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任

自动驾驶之心·2023-01-08 16:01

计算图像数据集均值和方差

相信我们都见到过这样一段代码：这里的transforms.Normalize函数里的mean和std的值就是我们的ImageNet的均值和方差。

王大队长·2023-01-08 07:41

pytorch 图像预处理之减去均值，除以方差

这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集

还能坚持·2023-01-08 07:07

深度学习——ResNet18 / 34

ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。

Dunkle.T·2023-01-07 20:14

深度残差网络（ResNet）之ResNet34的实现和个人浅见

深度残差网络（ResNet）之ResNet34的实现和个人浅见一、残差网络简介残差网络是由来自MicrosoftResearch的4位学者提出的卷积神经网络，在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛

rothschildlhl·2023-01-07 20:41

经典论文之ZFNet

主要解决问题：卷积特征图的可视化这篇主要以2、3章翻译为主（方法、训练细节）Abstract摘要Krizhevsky等人已经在ImageNet上验证了大型卷积网络模型的优良分类性能。

阿基美德·2023-01-07 16:02

ZFnet论文翻译及解读

1、反卷积网络（可视化）1.1、反池化（上采样）1.2、反激活1.3、转置（反）卷积三、训练细节四、卷积网络可视化4.1、模型改进4.2、局部遮挡敏感性分析4.3、图像的局部相关性分析五、实验5.1、ImageNet2012

秋天的风儿·2023-01-07 16:01

学习笔记 | Day1 图像分类 | 美食识别

Day1图像分类举例：猫狗分类、手写数字识别、花卉识别、ImageNet分类搭建神经网络模型：有助于对AI算法的理解。

大虎牙·2023-01-07 14:49

Keras 多任务实现，Multi Loss #########Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类

createthebasepre-trainedmodelinput_tensor=Input(shape=(299,299,3))base_model=Xception(include_top=True,weights='imagenet

mishidemudong·2023-01-07 09:13

经典卷积神经网络--AlexNet分析与pytorch代码

2012年AlexNet卷积神经网络结构被提出，并且以高出第二名10%的准确率获得2012届ImageNet图像识别大赛中获得冠军，使得CNN成为了图像分类核心算法模型。

亿是守候 & 亿是承诺·2023-01-07 07:35

经典卷积神经网络-AlexNet

AlexNet使用了8层卷积神经网络，以很大的优势赢得了ImageNet2012图像识别挑战赛。它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方向。

测试小扎·2023-01-07 06:24

Caffe 的 Python 接口

文章目录一、教程简介二、函数总结三、示例教程四、Demo代码一、教程简介00-classification主要讲的是如何利用caffenet（与Alex-net稍稍不同的模型）对一张图片进行分类（基于imagenet

南淮北安·2023-01-07 04:59

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