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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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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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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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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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、CNN工程实践技巧用多个小卷积核来代替一个大卷积核 1、可用两个3×3卷积代替一个5×5卷积 2、先降维再卷积再升维代替直接卷积 3、用1×N的卷积和N×1的卷积代替N×N的卷积（分解卷积） 好处：1、参数减少；2、非线性变换增多2、经典CNN结构分析2.1、ZFNet 对AlexNet的参数进行了优化 2.2、VGG VGG有两个版本：VGG16和VGG19，可以对224×224×3的图像分
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2024-05-15 12:11:16
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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
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：
预处理图片的预处理就是每一个像素减去了均值，算是比较简单的处理。卷积核整体使用的卷积核都比较小（3x3），3x3是可以表示「左右」、「上下」、「中心」这些模式的最小单元了。3 × 3 which is the smallest size to capture the notion of left/right, up/down, center还有比较特殊的1x1的
1. LeNet5LeNet5 诞生于 1994 年，LeNet做为CNN的经典网络结构，结构如下。LeNet5特征能够总结为如下几点： 1）卷积神经网络使用三个层作为一个系列： 卷积，池化，非线性 2） 使用卷积提取空间特征 3）使用映射到空间均值下采样（subsample） 4）双曲线（tanh）或S型（sigmoid）形式的非线性 5）多层神经网络（MLP）作为最后的分类器 6）层与层之间的
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2024-09-14 13:06:39
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1 VGG模型结构 VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为A，A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration)，其中以D,E两种配置较为常用，分别称为VGG16和VGG19。 &n
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2024-09-05 19:28:03
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深度学习经典网络1.AlexNet [2012]2.Network In Network [2013]3.Maxout [2013]4.OverFeat [2013]5.devil [2014]6.VGG [2014]7.Inception_V1 (GoogLeNet) [2015]8.ResNet [2016]9. Inception_v2 : Batch Normalization (201
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2024-08-20 21:49:52
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32116277 https://yq.aliyun.com/articles/598430 AlexNetAlexNet是一个较早应用在ImageN
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2024-03-22 08:32:01
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文章目录VGG网络亮点感受野感受野计算公式不同卷积核的参数大小RestNetResidual残差结构BN层计算均值和方差使用BN的注意事项迁移学习方式MobileNetV1网络亮点输入特征与卷积核关系Depthwise Separable Conv深度可分卷积V2网络中的亮点倒残差结构V3亮点更新Blockse模块重新设计耗时层结构重新设计激活函数shuffleNetv1 VGG网络vgg网络是
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2024-05-24 11:37:30
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本文主要介绍一下AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet这几个经典模型。顺便附上部分PyTorch实现。网上的各种介绍很多，我也就不再重复说了。这篇文章主要是说说自己的感想。今天看AlexNet其实已经颇为平淡了，毕竟这几年在网络工程上已经有了很大的进步，AlexNet的很多设计也不再被使用，例如LRN就被BN代替。不过当年AlexNet在两个GPU上跑的设计，倒是影响了后面出现
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2024-04-09 23:00:39
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论文名称：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG0 序言VGG网络是2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出的。在2014到2016年（ResNet提出之前），VGG网络可以说是当时最火并被广泛
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2024-05-07 22:51:33
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本文将引入 ImageNet图像数据库，并介绍以下几种经典的CNN模型架构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet1.ImageNet介绍 ImageNet是一个包含超过1500万幅手工标记的高分辨率图像的数据库，大约有22000个类别。该数据 WordNet库组织类似于的层次结构，其中每个领域叫同义词集合。每个同义词集合都是 ImageNet层次结构中的一个节点
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2024-08-08 22:23:37
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摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
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2024-03-15 16:07:22
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摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
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2024-04-28 15:59:50
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