imagenet

从AlexNet到chatGPT的演进过程

使用ReLU激活函数和Dropout正则化，获得了ImageNet图像分类比赛的胜利。引入了GPU加速训练，大幅提高了深度神经网络的训练速度。
xw555666·2023-10-29 10:08

【自监督论文阅读 4】BYOL

相关工作四、方法4.1BYOL的描述4.2IntuitionsonBYOL’sbehavior（BYOL行为的直觉）4.3实验细节五、实验评估5.1LinearevaluationonImageNet（ImageNet
hjxu2016·2023-10-27 22:20

ImageNet中1000类目标的编号所对应的具体类别

ImageNet20121000个类名称和编号。
港漂青铜康·2023-10-27 14:33

深度学习使用Keras进行迁移学习提升网络性能

迁移学习其本质就是移花接木：将其他大数据集（比如ImageNet等）上得到的网络结构及其weights应用到一个新的项目中来，比如此处的猫狗二分类
weixin_44119674·2023-10-27 04:03

【CV中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块

1.Squeeze-and-ExcitationNetworkSENet是Squeeze-and-ExcitationNetworks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军，其效果得到了认可
pprpp·2023-10-26 20:09

SENet 学习

ILSVRC是一个比赛，全称是ImageNetLarge-ScaleVisualRecognitionChallenge，平常说的ImageNet比赛指的是这个比赛。
小蒋的技术栈记录·2023-10-26 19:55

最详细的VGG模型理解

转自：VGGNet阅读-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[转]这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000
ZQ_ZHU·2023-10-26 08:47

论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）

ImageNet上，SENet优于DPN优于ResN
weixin_30607659·2023-10-26 08:13

经典卷积神经网络 - GoogLeNet

GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军，在随后的两年中一直在改进，形成了InceptionV2、InceptionV3
mango1698·2023-10-26 04:53

自监督论文阅读笔记 RingMo: A Remote Sensing Foundation Model with Masked Image Modeling

最广泛使用的训练范式是利用ImageNet预训练模型来处理指定任务的RS数据。然而，存在自然场景与RS场景之间的领域差距，以及RS模型泛化能力差等问题。开发具有通用RS特征表示的基础模型是有意义的。
YoooooL_·2023-10-25 23:09

动手学深度学习—含并行连结的网络GoogLeNet（代码详解）

目录1.Inception块3.GoogLeNet模型3.训练模型GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进，并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中获得了不错的效果
緈福的街口·2023-10-25 00:08

经典卷积神经网络 - AlexNet

AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年ImageNet图像分类竞赛中提出的一种经典的卷积神经网络。
mango1698·2023-10-24 00:27

YoloV8改进策略：即插即用的SCConv，YoloV8的轻量化涨点神器

SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积1、简介2、方法2.1、SRU用于空间冗余2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet
静静AI学堂·2023-10-23 00:55

小土堆-pytorch-神经网络-现有网络模型的使用和修改12_基于VGG模型_笔记

=torchvision.models.vgg16(weights=None)#加载模块但是,参数都是默认参数vgg16_true=torchvision.models.vgg16(weights="IMAGENET1K_V1
Beginner x_u·2023-10-22 06:46

移植TensorFlow Lite到ARM板i.MX6上

/imagenet_slim_labels.txtalloc失败遇到的第一个问题是alloc失败。...83:MobilenetV1/Mobilen
lucca_x·2023-10-21 17:46

Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset

如何使用ImageNet预训练的参数？扩充全部3D卷积核的时间维度等于空间维度合适吗？如何进一步提升I3D的性能？实验细节简介这篇论文最大的贡献就是提出了kinetics数据集，这个数据集与之
Q渡劫·2023-10-20 17:49

Accurate, large minibatch SGD: training Imagenet in 1 hour

Accurate,largeminibatchSGD:trainingImagenetin1hourhttps://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdfAbstractDeeplearningthriveswithlargeneuralnetworksandlargedatasets.However,largernetworksandlargerdatasetsresultin
weixin_zdpau·2023-10-18 06:02

大模型LLM相关面试题整理-PEFT

以下是一般的微调步骤：选择预训练模型：选择一个在大规模数据集上预训练好的模型，如ImageNet上的预
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:49

CNN经典网络模型详解（GoogLeNet-pytorch实现）

一、前言论文地址：http://arxiv.org/abs/1602.072612014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名
浩波的笔记·2023-10-18 00:34

ResNet50基于ImageNet数据集给图片打标签

#-*-coding:UTF-8-*-#-------------------------------------------#任务：利用ResNet50网络进行ImageNet分类#数据：网上下载的测试图片
You Only Live Once_2·2023-10-17 16:25

#今日论文推荐#DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

来自英伟达StyleGAN的原班作者们站了出来，尝试给出了一些设计扩散模型的窍门和准则，结果模型的质量和效率都有所改进，比如将现有ImageNet-64模型的FID分数从2.07提高到接近SOTA的1.55
wwwsxn·2023-10-16 12:04

自己实现SimpleNet

数据加载：importosimportPILimporttorchfromtorchvisionimporttransformsIMAGENET_MEAN=[0.485,0.456,0.406]IMAGENET_STD
Alphapeople·2023-10-16 09:22

图像目标检测三——Fast RCNN

首先通过ImageNet预训练网络模型，然后通过检测数据集微调模型提取每个区域候选的特征，之后通过SVM分类每个区域候选的种类，最后通过区域回归，精细化每个区域
小鲜贝·2023-10-16 04:44

【AlexNet论文精读以及代码复现以及训练结果（猫狗识别）】

太过于细节部分可以先放一下）,搞清楚重要的图标的细节3.第三遍要弄清楚每句话在干嘛，搞清楚细节，并且在读论文的过程中在脑中脑补整个实验过程，看看自己能不能复现一、AlexNet论文精读1.abstract1)在ImageNet
好好学习tt向上·2023-10-16 02:55

AlexNet论文精读

然后取得了特别好的结果实现了GPU上性能很高的一个2D的卷积网络有一些新的特性能够提升性能，降低模型的训练时间使用一些方法防止过拟合，使得模型更好模型具有5个卷积层，3个全连接层，得出深度很重要2、数据集对ImageNet
不会绑马尾的女孩·2023-10-16 01:53

模型微调

在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型创建一个新的神经网络模型，即目标模型。
Yif18·2023-10-15 23:13

2019-08-17 深度学习简介

一简介与入门IMAGENET:图像分类比赛促进了深度学习卷积神经网络发展。
Enpleeeee·2023-10-15 12:08

深度学习 模型微调

学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。
落花雨时·2023-10-14 14:12

逐字稿 | 对比学习论文综述【论文精读】

CV双雄：MOCOv1、SimCLRv1、MOCOv2、SimCLRv2、CPC和CMC的延伸工作、SwaV，这个阶段发展非常迅速，以上这些工作间隔时间都很短，ImageNet上的最好成绩，基本上每个月都在被刷新
云淡风轻__·2023-10-13 19:29

从1750亿到1.6万亿，人工智能未来：除了大模型，还有什么？

特别是2012年AlexNet在ImageNet的比赛中取得
CrisAppleYan·2023-10-13 18:32

目标检测训练数据集资料汇总

目前在目标检测中比较有名的数据集是：PASCALVOC,MSCOCO,ImageNet.我收集汇总了常见的一些数据集的地址方便以后使用。
bced20682757·2023-10-13 12:35

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

    AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。
一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

《Deep Learning for Computer Vision withPython》阅读笔记-PractitionerBundle(第9 - 11章)

然而，对于大规模的深度学习数据集(例如，ImageNet)，我们需要创建一次只访问数据集的一部分(例如，一个小批量)的数据生成器，然后允许该批数据通过网络。幸运的是，Keras附带了一些方法，允许
wyypersist·2023-10-12 09:57

论文研读｜Turning Your Weakness Into a Strength: Watermarking Deep Neural Networks by Backdooring

目录论文信息文章简介研究动机研究方法水印生成水印嵌入版权验证实验结果保真度（Functionality-Preserving）&有效性（Effectiveness）鲁棒性（Unremovability）抗微调攻击抗伪造攻击（OwnershipPiracy）抗迁移学习ImageNet
_Meilinger_·2023-10-12 02:44

MutualNet: Adaptive ConvNet via MutualLearning from Network Width and Resolution文章精读

相对于目前SOTA的自适应网络US-Net，本文方法在ImageNet上取得了更高的top-1准确率，要比最优的复合尺度的MobileNet和EfficientNet高
ustcthebest·2023-10-11 17:57

YoloV7改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV7的速度和精度，打造高效的YoloV7

transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1.EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT网络架构4、实验4.1.实现细节4.2.ImageNet
静静AI学堂·2023-10-11 11:54

P25 现有网络模型的使用及修改

、Imagnet数据集与VGG16模型下载1、先安装下scipy吧2、下载数据集importtorchimporttorchvisiontrain_data=torchvision.datasets.ImageNet
颦蹙遥寄·2023-10-11 02:45

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记

论文标题《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》ImageNet：经典的划时代的数据集DeepConvolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位
AncilunKiang·2023-10-10 12:20

在预处理中用于预训练网络模型的均值和标准差的几种形式

也就是常见的值RGB顺序mean=0.485,0.456,0.406#RGBmeanstd=0.229,0.224,0.225#RGBstandarddeviation引用自Yolov5v6.2原始代码IMAGENET_MEAN
文野历笑生·2023-10-10 07:00

YoloV8改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度，打造高效的YoloV8

transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1.EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT网络架构4、实验4.1.实现细节4.2.ImageNet
静静AI学堂·2023-10-08 22:39

EfficientViT：高效视觉transformer与级联组注意力

transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1.EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT网络架构4、实验4.1.实现细节4.2.ImageNet
静静AI学堂·2023-10-08 22:09

YoloV5改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV5的速度和精度，打造高效的YoloV5

transformer加速2.1.内存效率2.2.计算效率2.3.参数效率3、高效视觉Transformer3.1.EfficientViT的构建块3.2、EfficientViT网络架构4、实验4.1.实现细节4.2.ImageNet
静静AI学堂·2023-10-08 22:33

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

这篇文章是从改进ViT输入的角度来做的，在最初版本的ViT中，是将图像分成16*16个patch，每个patch展开为一个向量，作为ViT的序列化输入。这种做法虽然简单，但是这种简单粗暴的序列化方式破坏了图像原有的结构性，使得网络无法捕捉图像原有的结构化特征，如边缘、线条等。因此，本文作者提出了一种token2-to-tokens的方式，通过不断对图像进行有overlap的patch展开以及图像恢
nowherespyfly·2023-10-08 19:07

图像分类数据集划分（创建ImageNet格式的数据集）

原始数据文件夹如下：├──data├──0类别1├──1类别2制作数据集格式如下所示：├──datasets├──meta│├──test.txt#测试数据集的标注文件│├──train.txt#训练数据集的标注文件│└──val.txt#验证数据集的标注文件├──train│├──0│├──1│├──test│├──0│├──1│└──val│├──0│├──1划分数据集比例，训练集：验证集：测
Make_magic·2023-10-08 17:00

【论文笔记】—深度残差网络—ResNet—2015-CVPR

ResNet获得2015年ImageNet图像分类、定位、目标检测竞赛冠军，MSCOCO目标检测、图像分割冠军。并在ImageNet图像分类性能上超过人类水平。​
chaiky·2023-10-08 00:38

SG Former实战：训练自定义分类数据集

代码地址：GitHub-OliverRensu/SG-Former论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.12216.pdf源码中数据集为Imagenet-1K，数据量比较大，完整的数据集容量超过
athrunsunny·2023-10-07 19:36

DeiT：注意力也能蒸馏

DeiT：注意力也能蒸馏《Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention》ViT在大数据集ImageNet-21k
ZOMI酱·2023-10-07 13:12

卷积网络的发展历史-AlexNet

在图像分类领域不得不提的就是ImageNet大规模视觉挑战赛(ILSVRC)，它被称为深度学习在图像分类任务研究方面进展的标杆。
会的东西有点杂·2023-10-07 07:59

【Pytorch笔记】6.Transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法；torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等；torchvision.model
xhyu61·2023-10-07 01:24

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统
ytusdc·2023-10-06 22:18
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