作者 | Justin ho一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolutionGroup convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。 Alexnet分组卷积的思想影响比较
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2024-09-14 13:11:29
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2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet）和定位项目的第一名。VggNet一共有六种不同的网络结构，但是每种结构都有含有５组卷积，每组卷积都
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2024-05-13 12:50:14
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经典CNN网络结构Le-Net5 网络结构def inference(input_tensor,train,regularizer): #第一层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为6,不使用全0补充，步长为1。 #尺寸变化：32×32×1->28×28×6 with tf.variable_scope('layer1-conv1'): conv...
原创
2021-07-15 11:31:26
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经典CNN网络结构Le-Net5 网络结构def inference(input_tensor,train,regularizer): #第一层：卷积层，过滤器的尺寸为5×5，深度为6,不使用全0补充，步长为1。 #尺寸变化：32×32×1->28×28×6 with tf.variable_scope('layer1-conv1'): conv...
原创
2021-08-01 12:29:55
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LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet，ResNeXt，DenseNet，Shake Shake，SeNet，MobileNet，ShuffleNet，DarkNetLeNet：最早用于数字识别的CNNAlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积ZF Net：2013IL
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2021-04-03 21:36:37
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【目标检测】RCNN算法详解R-CNNRCNN是第一个可以真正工业级应用的解决方案，Fast-RCNN，Faster-RCNN沿袭RCNN， 把region proposal和CNN结合起来，所以该方法被称为R-CNN：Regions with CNN features。1.1.介绍 与图像分类不同的是检测需要定位一个图像内的许多物体。 一个方法是将框定位看做是回归问题。但是这种策略效果不好。 另
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2024-03-22 19:39:29
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CNN (Convolutional Neural Network) 顾名思义，将卷积用在了网络结构中，本质还是利用卷积核提取二维数组（图片）中的特征信息。其运算过程如下图，蓝色部分为输入图片，绿色部分为卷积操作之后得到的特征图，蓝色边缘虚线部分是作的填充，使得卷积之后的特征图与原图大小相同。 CNN的鼻祖是1998年Yan LeCun首次提出的神经网络LeNet-5，后来20年间没有大的突破被传
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2024-05-31 10:31:00
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前言本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构，从AlexNet，ZFNet，OverFeat到VGG，GoogleNetv1-v4，ResNetv1-v2。 在论文笔记：CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构，WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet。另外，在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中，
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2024-05-14 22:53:52
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def get_model(X_input):#重新建立模型，与原来不一样的是这里inp是传入 n_classes = 5 # input_shape = (time_span, feature, 1)# X_input = Input(input_shape) #inp=Input(shape=(120,39))#原来的inp是函数里，传入可以三个公用#...
原创
2023-01-12 23:51:34
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CNN卷积神经网络详解Why CNN局部感受野(local receptive fields)权值共享(Shared weights and biases)池化(Pooling)总的来看 Why CNN首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。我自己实验用两个hidden layer的D
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2024-04-26 15:26:27
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卷积神经网络–CNN1. 卷积神经网络介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种包 含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。 常见的CNN网络有LeNet-5、VGGNet、GoogleNet、ResNet、 DenseNet、MobileNet等。 CNN主要应用场景： 图像分类、图像分割 、 目标检测 、 自然语言处
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2023-10-08 14:26:30
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Brief 果然二维检测上的RCNN系列会出现在三维检测上，CVPR19年上有一篇Point RCNN的paper。在上个月（19年8月8日）这篇文章就被放上了arixv上，由港中文的贾佳亚教授实验室完成，下面看看具体是怎么做的。Abstruct该方法既采用了voxel表达，又结合了原始点云的形式，是一个two-stage的方法。第一个阶段采用voxel作为数据的输入，只采用几层轻量级的卷积操作，
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2024-09-14 13:02:53
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本节展开介绍典型的CNN结构（LeNet-5、AlexNet、VGG），以及 ResNet(Residual Network，残差网络)，Inception Neural Network，1x1卷积，迁移学习，数据扩增和手工工程与计算机现状等知识点
原创
2022-04-14 16:44:53
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文章目录一、对比二、AlexNet三、ZFNet四、VGGNet五、GoogLeNet1、Inception-v1模型2、Inception-v2模型3、Inception-v3模型4、Inception-v4模型5、GoogLeNet模型六、ResNet 一、对比二、AlexNet2012年ImageNet比赛分类任务的冠军，Top-5错误率为16.4%，让深度学习受到瞩目。该网络输入
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2024-08-08 22:23:00
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VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间，但是这个模型很有研究价值。
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2021-04-24 14:52:53
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本次我们基于线性回归的图像分类算法，采用的数据集合是CIFAR10，具体信息如下图所示。 参数化方法：线性回归如下图所示，我们将含有猫的图像数据设为x，这里的x是一个列向量，他总共有32×32×3个元素（是一个3072行1列的列向量），这里的3代表的是存储彩色图像所用到的自然光的三原色的值（注意自然光三原色指的是RGB，与颜料三原色不同）。而这里的W是某个参数（也可以理解为权重），向量x与参数W经
残差网络出自论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》。 神经网络是否越深越好？ 从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果。
原创
2021-04-24 14:52:27
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CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新
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2024-04-01 13:43:48
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2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络，并命名为VGGNet。VGGNet是比Alex...
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2022-08-26 08:59:47
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大家好，我是红色石头！第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接...
原创
2022-08-26 09:24:55
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