Convolutional Neural Network Model Innovations for Image Classification 用于图片分类的CNN网络的演化创新性总结

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#深度学习

本文详述了用于图像分类的卷积神经网络（CNN）的架构创新，探讨了包括残差网络、 inception 模块、密集连接网络等在内的关键设计，以及它们如何提升模型性能和训练效率。此外，还讨论了这些创新对现代计算机视觉领域的影响。
【翻译论文】An Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM)
Yang_Wanli的博客
03-21 1820
【翻译论文】An Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM) for Image Classification(2017) 一种结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的图像分类架构 DOI:10.48550/arXiv.1712.03541 文章目录摘要：关键词1.介绍2.方法2.1 机器智能库2.2数据2.3 支持向量机2.4卷积神经网络 (CNN)2.5 数
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems（用于Web级推荐系统的图形卷积神经网络）
weixin_41697507的博客
07-07 4370
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems 用于Web级推荐系统的图形卷积神经网络 ABSTRACT Recent advancements in deep neural networks for graph-structured data have led to state-of-the-art pe...
Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification: A Comprehensive Review(论文解读)
Enjoy_endless
02-26 3918
这是一篇关于图像处理(分类方向)的卷积神经网络发展的一个综述，聚焦于CNN在图像分类方向的应用，文章分析了：（1）他们早期的成功，（2）他们在深度学习复兴中的角色，（3）选择了象征性的工作成果，以及（4）通过回顾300多种出版物的贡献和挑战所带来的改进。 我们还介绍了他们目前的一些趋势和仍存在的挑战。 本综述面向那些想要了解CNN技术和体系结构发展的人，从他们的前辈到现代最先进的深度学习系统，特别...
第一部分-论文解读：用进化深度卷积神经网络进行图像分类（Evolving Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification）
garbagerofsuct的博客
03-23 1496
1.翻译进化算法在20年前就已经被应用于神经网络，但是由于它的权值和结构十分复杂，所以当时的电脑性能跟不上，无法用于深度学习，但是现在可以了。在本文中，我们提出使用遗传算法的思想来“进化”出图像分类模型所需要的各种权值和结构。我们在这个算法中用一种可变长的基因编码来代表多种多样的神经网络块和神经网络的深度（每一段基因都代表了神经网络块，而基因的长度则代表了神经网络的深度）。此外，我们提出一种全新且高效的初始化神经网络的连接权值的方式，这个方式还可以避免网络进入局部最优点。此外，我们还提出了。
基于深度学习的图像分类和分割网络总结
07-16
在此记下AlexNet等八个经典网络的架构、创新点等，以供参考。
Paper翻译：《A Novel Convolutional Neural Network Based Model for Recognition and Classification of App》
JasonYangQ的博客
08-08 2037
论文名称：《A Novel Convolutional Neural Network Based Model for Recognition and Classification of Apple Leaf Diseases》 论文作者：Yadav, D. , Akanksha, and A. K. Yadav . 发表期刊：Traitement du Signal 37.6(2020):1093-1101. 论文总结： Research Gap: 数据增强与CNN对苹果叶部病害进行检测 Im..
【深度学习】经典分类网络 亮点及结构
py今天刷题了吗
05-02 805
文章目录轻量级卷积神经网络（以下⬇）MobileNetMobileNet v11. Depthwise Convolution2. 增加超参数α，β网络结构MobileNet v2Inverted Residuals（倒残差结构）Linear Bottlenecks网络结构MobileNet v3更新Block（bneck）使用NAS搜索参数重新设计耗时层结构网络结构ShuffleNetShuffleNet v1channel shuffle网络结构ShuffleNet v2提出4条设计高效网络准则网络结构
【Advanced】Image Recognition in MATLAB: Using Convolutional Neural Networks for Image Recognition
Convolutional Neural Networks (CNNs) are a type of deep neural network, specialized for processing grid-like data, such as images. The architecture of a CNN consists of the following layers: ***...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
最新发布
03-08
The approach described involves utilizing a deep convolutional neural network (ConvNet) for classifying images from the ImageNet dataset. When an unseen image enters this system, it undergoes forward ...
[Advanced] Application of Convolutional Neural Networks (CNN) in MATLAB
Convolutional Neural Networks (CNN) are a type of deep learning model that has achieved great success in image processing, natural language processing, and many other fields. The defining feature of ...
图像分类
清风拂面
12-02 7082
常见的图像分类有两类： 多个物种之间的分类 细分子类的分类
【图像分类】MobileNet: 一点创新、两个超参
CV前沿
05-12 1288
MobileNet是2017年由Google提出的一个应用于移动端和嵌入式的卷积神经网络。它的主要应用场景包括有智能手机、无人机、机器人、自动驾驶、增强现实等等。 在这之前，研究者更多还是关注于精度的提升，模型也是朝着深度更深、结构更复杂的方向发展。从最初12年提出的8层的AlexNet、再到14年各领风骚的19层的VGG和22层的GoogLeNet、再到15年何凯明大神提出的152层的ResNet。可见，深度是越来越深，精度是越来越高。 但与此同时，这些网络的参数和计算量也是足够的大，很难在移动端和嵌入.
常见CNN网络创新点
wxplol的博客
06-30 3851
这篇文章主要介绍卷积神经网络1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。算是一个总结性的博客吧。。。 一、1998年：LeNet 1988年，Yann LeCun（深度学习三巨头之一，2019年获得图灵奖）提出了用于手写字符识别的卷积网络模型LeNet5。其原理结构比较清晰，如图所示。当年，美国很多企业都采用了该模型用于识别现实场景中的数字，例如邮政编码、手写数字等，能够达到商用的程度，可见其在AI领域的开创性地位。 在论文中，LeNet5被用于识别MNIST
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（阅读）
深藏功与名
09-08 1万+
相信大家都看过CNN的网络框架，我就先从这篇文章框架说起，下面是Alexnet的网络结构： 这个流程图的制作参考：http://blog.youkuaiyun.com/sunbaigui/article/details/39938097 1. conv1阶段DFD（data flow diagram）： 2. conv2阶段DFD（data flow diagram）： 3. conv
论文解读-Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
为之则易，不为则难
02-22 9993
文章目录1 动机2 baseline3 改进点3.1 训练速度3.1.1 batch size调整3.1.2 Low-precision training3.1.3 实验结果3.2 网络结构3.2.1 理论3.2.2 实验结果3.3 训练过程优化3.3.1 Cosine Learning Rate Decay3.3.2 Label Smoothing3.3.3 Knowledge Distilla...
近年热门分类CNN网络结构的总结
midori的博客
02-17 1万+
总结是为了面试~~~ DenseNet 参考大神AI之路的博客 论文链接 我是先看的博客，后看的论文 最近的研究表明，想要训练一个更深更准确的网络，让靠近输入的层和靠近输出的层之间有更短的连接是有效的。 优点： 缓解梯度消失 。这个思想是基于ResNet的，DenseNet中的每一层可以直接接触到原始输入并且能接触到损失拿到梯度。 正则化效果。论文中提出Composite function，包...
​深度学习-关于图像分类的经典10篇文章
深度学习与计算机视觉
09-20 1819
本文介绍十年来最佳图像分类论文，来帮助你快速学习计算机视觉前言计算机视觉是一门将图像和视频转换成机器可理解信号的学科，有了这些信号，程序员可以基于这种高阶进一步控制机器的行为。在计算机视...
AlexNet论文(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)(译)
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hongbin_xu的博客
05-10 11万+
前言 最近一直比较忙，总算才有时间看点深度学习的论文。这篇论文是大神Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton三人提出的AlexNet深度卷积神经网络，摘得了2010年ILSVRC比赛的桂冠。AlexNet在现在也经常会用到，可以说是很经典的一个CNN框架了。出于学习的目的，一方面可以做笔记，一方面也可以督促自己的学习，我才打算翻译下这...
深度学习论文理解3：Flexible, high performance convolutional neural networks for image classification
whiteinblue的专栏
01-26 3565
本文是11年Dan C.Ciresan的作品，主要贡献是提供了一种快速，全GPU部署的CNN计算框架，通过快速的GPU计算可以让作者尝试相对以前的神经网络更深的CNN，而且是仅仅使用监督学习的方式。 本来不想写本文的总结的，但是最近看了ImageNet上取得好成绩的网络，都是通过GPU（caffe，convnet）部署，仅仅通过监督学习的方式来训练更加深的CNN，所以打算总结一下本文，作为在GP
build a convolutional neural network using Python for CIFAR-10 data classification
12-26
在Python中构建一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）用于CIFAR-10数据分类，通常会使用深度学习框架，例如TensorFlow或Keras。这里我会展示一个基于Keras的例子，因为它的语法简洁易懂。 首先，确保安装了必要的库： ``` pip install tensorflow numpy keras ``` 然后，你可以按照以下步骤创建CNN模型： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models # 加载CIFAR-10数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data() # 数据预处理 train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 归一化 # 创建模型 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))) # 卷积层 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 池化层 model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) # 再次卷积 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层进行特征提取和分类 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 输出层，10个类别 # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc) # 如果你想保存模型 model.save('cifar10_cnn.h5') ```
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