所谓图像风格迁移，是指利用算法学习著名画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。著名的国像处理应用Prisma是利用风格迁移技术，将普通用户的照片自动变换为具有艺术家的风格的图片。这篇文章会介绍这项技术背后的原理，此外，还会使用TensorFlow 实现一个快速风格迁移的应用。1 图像风格迁移的原理1.1 原始图像风格迁移的原理在学习原始的图像风格迁移之前，可以先回忆一下第二章学习过
论文名称：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf AlexNet训练了一个更深的卷积神经网络
1.什么是注意力（Attention）?在图像分割中，注意力是一种只突出训练中相关激活的方法。这减少了浪费在无关激活上的计算资源，为网络提供了更好的泛化能力。本质上，网络可以“关注”图像的某些部分。a)Hard AttentionAttention有两种形式，Hard和soft。Hard attention的工作原理是通过裁剪图像或迭代区域建议来突出显示相关区域。由于Hard attention一
摘要EfficientNet是谷歌2019年提出的分类模型，自从提出以后这个模型，各大竞赛平台常常能看到他的身影，成了霸榜的神器。下图是EfficientNet—B0模型的网络结构。从网络中可以看出，作者构建了MBConv，结构如下图：k对应的卷积核的大小，经过1×1的卷积，
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2022-04-22 23:22:42
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本文主要介绍深度学习图像分类的经典网络结构及发展历程，就细粒度图像分类中的注意力机制进行了综述，最后给出了汽车之家团队参加CVPR2022细粒度分类竞赛所使用的模型及相关算法、参赛经验等，同时介绍了该模型在汽车之家车系识别业务中的应用。对于想了解图像分类任务、相关比赛技巧及业务应用的读者有一定借鉴意义。基于深度学习的图像分类神经网络自AlexNet[1]横空出世，在ImageNet[2]竞赛中取得
在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。
在DL开源实现caffe的model样例中，它也给出了alexnet的复现，具体网络配置文件如下https://github.com/BVLC/caf
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2021-07-09 15:12:04
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版权声明：本文为博主原创文章 https://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。在DL...
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2022-02-03 11:04:33
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「@Author：Runsen」上次微调了VGG19，这次微调Alexnet实现ant和bee图像分类。多年来，CNN许多变体已
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2022-08-11 09:50:06
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet。这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。 在DL开源实现caffe的model例子中。它也给出了a
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2016-02-28 16:23:00
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深度学习实战（二）：AlexNet实现花分类1. 数据集介绍2. AlexNet网络介绍3. model.py实现4. train.py实现4.1 相关包
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2023-07-12 15:23:07
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flownet2网络是什么flownet2网络是一个对光流进行深度学习的网络，flownet2实际上是在flownet的基础上对网络的结构和训练方法进行了优化。 flownet提出两种新的网络结构分别为flownetC和flownetS，其中flownetC以一对图片作为输入，先通过卷积提取一部分特征之后，然后通过correlation算子 比较两张图片中的特征。 flownet论文中分别对这两种
为了降低ImageNet LSVRC-2010的分类错误，提出一种AlexNet网络(Krizhevsky, Sutskever, & Hinton, 2012)，该网络共有8层，包含5个卷积层和3个全连接层。针对网络训练耗时大，实现了一种基于GPU的卷积计算，此外，使用dropout技术有效避免全连接层的过拟合。最后，在ILSVRC-2012竞赛中，取得了15.3%的top-5错误率
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2022-04-29 09:59:36
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Abstract现在，生物学家可以使用自动化技术来制备和成像数千个样品，使化学屏幕和功能基因组学(例如，利用RNA干扰)成为可能。这里我们描述了第一个免费的开源系统，它是为灵活的，高通量的细胞图像分析，CellProfiler设计的。CellProfiler可以定量地解决各种生物问题，包括标准分析(例如，细胞计数、大小、每个细胞蛋白水平)和复杂的形态学分析(例如，细胞/细胞器形状或DNA或蛋白质染
深度学习经典网络解析（二）：AlexNet1.背景介绍2.ImageNet3.AlexNet3.1AlexNet简介3.
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2023-07-12 15:18:58
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论文：
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
先介绍一下论文的思路。
思路
图像风格迁移，包括三部分：风格style特征提取（一般是纹理特征），目标图像内容content提取，style+content合成新的图片。
这篇论文之前的方法，三个部分分别实现，对于每一种风格，都要单独提
一、等温吸脱附曲线绘制 1）找到等温吸脱附文件。 一半来说，对一个样品测一次BET，会产生很多数据，具体因仪器而异。我这里的数据主要有两个文件夹，一个脱附，一个吸附，吸附文件夹中多了一个等温吸脱附的文件夹。而这里面的文件夹，就是我们准备画等温吸脱附曲线的数据。 我们可以将所有的数据都导入Origin里面，展示一下，脱附为一组，吸附为一组，而等温吸脱附数据专门用作绘制等温
AlexNet4.2.1 模型介绍AlexNet是由$Alex$$Krizhevsky$提出的首个应用于图像分类的深层卷积神经网络，该网络在2012年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition）图像分类竞赛中以15.3%的top-5测试错误率赢得第一名$^{[2]}$。
原创
2022-04-22 23:18:28
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从 Kaggle 获取猫狗二分类数据。数据集包含 25,000 张猫和狗的图片。
原创
2023-07-28 14:02:03
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OTB遥感图像跨平台移植项目最近在做项目移植工作，对linux不熟，接下来讲一讲我遇到的问题，以及解决方法。一、环境VMware-workstation-full-16.0.0-16894299 +ubuntu-18.04.5-desktop-amd64+g++7.5.0
下载路径：
ubuntu18.04太大无法上传，有需要请留邮箱号
自己编译的控件：opencv4.4.0+contrib
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网络结构
两大创新点
参考资料
第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，Alex Krizhevsky其实是Hinton的学生，这个团队领导者是Hinton，于2012年发表论文。
AlexNet有60 million个参数和65000个 神经元，五层卷积，三层全连接网络，最终的输出层是1000通道的softmax。Ale
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2019-08-20 10:00:00
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