01论文笔记《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》

最新推荐文章于 2024-11-12 21:10:54 发布
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本文详述了AlexNet如何在2012年的ILSVRC比赛中使用深度卷积神经网络大幅降低图像分类错误率，开启了深度学习热潮。AlexNet具有6000万参数和65万个神经元，采用GPU加速训练，并应用dropout减少过拟合。ILSVRC评测大规模图像识别算法，其停止举办后由WebVision竞赛接棒，继续推动计算机视觉进步。

基于卷积神经网络的图像分类

作者：Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey E.Hinton

单位：University of Toronto

赛事：Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)

赛事介绍：Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)即ImageNet比赛。

(ILSVRC)evaluates algorithms for object detection and image classification at large scale.

为了评估大规模对象检测和图像分类的算法。

One high level motivation is to allow researchers to compare progress in detection across a wider variety of objects--taking advantage of the quite expensive labeling effort.

一种高等级的动机：使研究人员充分利用标记工作，比较各种对象的检测进展

Another motivation is to measure the progress of computer vision for large scale image in

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论文笔记：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
super_chicken的博客
12-04 975
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks概要提出了深度卷积神经网络模型Alexnet，用于对ImageNet图像数据集进行分类。在2012年ILSVRC分类比赛取得top-5错误率15.3%获得冠军。 基于ImageNet训练了卷积神经网络，获得了当时为止最好的分类结果 实现了基于GPU优化的卷积和其他计算，用于训
【CV论文精读】【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
weixin_44184852的博客
02-25 1558
我们训练了一个大型深度卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。在测试数据上，我们分别实现了37.5%和17.0%的top-1和top-5错误率，这比以前的技术水平好得多。该神经网络拥有6000万个参数和65万个神经元，由五个卷积层组成，其中一些层后面是最大池化层，三个完全连接的层最终具有1000路softmax。为了让训练更快，我们使用了非饱和神经元和非常高效的GPU实现卷积运算。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 论文笔记与复现（AlexNet Colab+Keras TB可视化)）
CJ-的博客
07-20 3750
本文用于记录阅读论文ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks中总结有价值的点。 文章目录0 Abstract1 Introduction2 The Dataset3 The Architecture3.1 ReLU Nonlinearity3.2 Training on Multiple GPUs 0 Abstr...
论文解读：ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks
最新发布
weixin_73743190的博客
11-12 1315
当前的目标识别方法基本使用了机器学习方法。为了提高它们的性能，我们可以收集更大的数据集，学习更强大的模型，并使用更好的技术来防止过拟合。直到最近，标记图像的数据集相对较小，大约为数万张图像(例如，NORB [12]， Caltech-101/256[8,9]和CIFAR-10/100[12])。使用这种大小的数据集可以很好地解决简单的识别任务，特别是如果它们使用保持标签的转换进行增强。例如，目前MNIST数字识别任务的最佳错误率(
【论文精读】AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
weixin_47748259的博客
03-09 1285
训练了一个大型深度卷积神经网络，将 ImageNet LSVRC-2010 竞赛中的 120 万张高分辨率图像分类为 1000 个不同的类别。
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》论文导读
谷哥的小弟
09-16 7164
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》是一篇在深度学习领域具有重要影响力的论文，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton等人撰写。该论文主要介绍了利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，简称CNNs）在ImageNet数据集上进行图像分类的研究，并取得了显著的效果。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network
02-06
深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, CNN）** CNN是一种专门处理图像数据的神经网络结构，其核心在于卷积层和池化层。卷积层通过可学习的滤波器来检测图像特征，而池化层则用于降低数据维度，...
【4】Imagenet classification with deep convolutional neural networks.pdf
08-26
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 different classes. On the test data, we ...
AlexNet - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 译文
07-12
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文介绍了AlexNet，一个具有里程碑意义的深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。该模型由Alex Krizhevsky、Ilya ...
论文阅读笔记(二)ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks
nofaliure的博客
09-30 824
论文阅读笔记(二)ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
08-06
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks阅读笔记
星空下的仰望者
11-24 4116
今后准备以阅读笔记的形式来整理自己看过的一些文献，今天就写第一篇吧，不过我也并不能保证所写的一定是正确的，都是个人理解，如有不对之处还请不吝赐教。这一篇也算的上是CNN的成名之作，自从这篇文章之后，CNN就火了起来。这篇文章的第三位作者就是深度学习的鼻祖Hinton老先生。 这篇文章主要分为七个部分，其中引言和结果我就不叙述了，主要介绍一下其中的一些处理的技巧。 这篇文章主要使用了以下技巧：
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network(AlexNet)
lamesoeur的博客
07-21 464
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 序言： 　　本篇文章于2012年发表，是近年来深度学习领域的代表之作，同样是由多伦多大学G.Hinton大神领导的人工智能小组发表，从此引发了卷积网络在图像领域应用的高潮。 本文主要提出了一个8层的深度神经网络，包括5层卷积层和3层连接层，以及三个池化层（不计入总...
ImageNet classification with deep convolutional neural networks
qq_41427793的博客
11-30 2922
无
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(AlexNet)
励志的小胡子
02-26 5939
                   题目：使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类                                                     作者：Alex Krizhevsky,     Ilya Sutskever    Geoffrey E.Hinton Abstract(摘要) 我们训练了一个大型深度卷积神经网络，将ImageNet...
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》
Silence的博客
03-06 4561
  本篇论文是在ImageNet上大放异彩，将CNN应用于cv大舞台，论文的作者是Alex Krizhevsky，来自加拿大多伦多大学Hinton组，所以论文中的模型又叫AlexNet。 概述   ImageNet数据集共有150万张图片，分为22000个类别。Image Large-Scale Visual Recognition Competition(ILSVRC-2010)和ILSVR...
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