一、简介VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数
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2024-10-11 22:25:39
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作者：张凯前言云原生（Cloud Native）[1]是云计算领域过去 5 年发展最快、关注度最高的方向之一。CNCF（Cloud Native Computing Foundation，云原生计算基金会）2021年度调查报告[2]显示，全球已经有超过 680 万的云原生技术开发者。同一时期，人工智能 AI 领域也在“深度学习算法+GPU 大算力+海量数据”的推动下持续蓬勃发展。有趣的是，云原生技
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中
0.背景这个模型是《Deep Learning高质量》群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候，看到对应的论文《VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age》中对比实验涉及到的SENet，其结果比ResNet-50还好，所以也学习学习。github上的SENetCNN是通过用局部感受野，基于逐通
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf预训练模型及代码地址：https://github.com/zihangdai/xlnet论文原理：（张俊林老师--讲的比较透彻） XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 https://zhuanlan.zhihu.com/p/70257427摘要作者表示，BERT 这样基于去噪
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含...
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2021-10-25 11:28:44
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常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network）又无法明显提升网络的识别效果了，所以现在要解决的问题就是怎样在加深网络的情况下又解决梯度消失的问题。resnet50包含两个block：ident
DenseNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfDenseNet这是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学博士后黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Kilian Q. Weinber
作者：PAI团队 进入正题前，本文是AI编译优化系列连载的第三篇，总纲请移步：AI编译--总纲。针对计算密集算子，我们的工作包括两大部分：围绕GPU硬件上的低精度算子开展了一系列优化工作，以充分发掘NV新硬件提供的以TensorCore为代表的专用硬件加速单元的计算效率。针对多种硬件设备(GPU/CPU/端侧CPU等)，以更具一般性的方式自动完成计算密集算子的codegen支持，这个工作的细节会在
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2024-09-02 11:02:57
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RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great AgainAbstract我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，它具有一个类似于vgg的推理时间体，由3 × 3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑结构。这种训练时间和推理时间架构的解耦是通过结构重新参数化技术实现的，因此该模型被命名为RepVGG。在ImageNet上，RepVGG达到了80%
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2024-06-17 16:28:58
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今日任务概览： 今天主要是利用Autogluon框架完成图像分类任务。下面主要总结其中涉及的一些要点。一、模型介绍：ResNet简介： ResNet（Residual Networks 残差网络），2015年何凯明团队提出，在2015年的ILSVRC(ImageNet)的classification、det
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2024-05-18 20:18:55
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学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV1网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练学习前言tf2的分类代码也要做一下。分类网络的常见形式常见的分类网络都可以分为两部分，一部分是特征提取部分，另一部分是分
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2024-03-25 10:34:06
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MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》：论文源地址，克隆MXNet版本的源码，安装环境与测试，以及对下载的源码的每个目录做什么用的，做个解释。MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《2》：对论文中的区域提议、平移不变锚、多尺度预测等概念的了解，对损失函数、边界框回归的公式的了解，以及共享特征的训练网络的方法。MXNet的Fast
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2024-08-08 11:32:19
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Faster R-CNN Keras版源码史上最详细解读系列之vgg16与RPN网络vgg16vgg.py vgg16我们的特征提取网络是用vgg16作为主干网络的，只用前面的13层，最后3层全连接层不要。为什么不用其他的呢，比如resnet101，这个更深理论上当然更好啦，但是实际上训练时间和复杂性也提高啦，等简单的用好了，后面可以换嘛。先看看vgg16的结构吧，我网上找了一张比较清晰的图：
LeNet – 5网络网络结构为：输入图像是：32x32x1的灰度图像卷积核：5x5，stride=1得到Conv1：28x28x6池化层：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到Pool1：14x14x6卷积核：5x5，stride=1得到Conv2：10x10x16池化层Pool2：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到Pool2：5x
1、卷积网络发展卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础上，通过对图
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2024-07-03 14:03:18
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文章目录VGG的提出VGG原理VGG结构参考来源链接 VGG的提出 VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。 VGG模
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2024-08-03 22:53:38
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ResNet ----> EfficientNetResNet: ResBlock是构成ResNet的基础模块，它在深度学习的发展中扮演了极为重要的角色。许多之后的研究和文章都将ResBlock的研究动机归于“解决梯度消失”这一问题。Res18，Res34，Res50，Res101，Res152；，网络之间的不同主要在于中间卷积部分的block参数和个数存在差异. resnet18和其他re
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2024-03-17 13:51:12
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前言：上一节介绍的图像识别中一个经典的模型AlexNet，今天介绍的是图像识别领域另一个经典的模型VGG-19。VGG-19是由牛津大学的Oxford Visual Geometry Group实验室发明的。因为不像是AlexNet是由Alex一个人完成的。所以这个模型就按照实验室的名称的缩写命名。VGG-19和AlexNet的整体架构是相似的，只是在AlexNet进行了一些改进，具体的有。&nb
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2024-05-04 19:16:26
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多类别动物图片分类任务（上）在学习了大约2周的机器学习和深度学习的基础知识，并跑了十多个模型之后，老师给我布置了一项真正的实际任务：利用已经收集到的图片信息，构建并训练模型，一期目标使得精度达到84%，二期目标使得精度达到90%。 一开始并没有认识到，真正的实际数据会和demo中最后的结果差距如此之大，使得自己消沉了一段时间，不过经过将近15天的努力，总算是完成了任务，亦有所收获。 故，在此把我这
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2024-04-11 10:40:18
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