卷积神经网络中各个模型结构的优劣对比(Alexnet,VGGNet,ResNet,InceptionNet,MobileNet)

最新推荐文章于 2025-11-05 19:14:09 发布
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#CNN #卷积神经网络

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AlexNet、VGG、ResNet、Inception、MobileNet、EfficientNet。复合缩放方法,深度可分离卷积
ZJQ的博客
04-03 419
具体来说，复合缩放方法首先执行网格搜索，在固定资源约束下找到基线网络的不同缩放维度之间的关系，例如确定每个维度的适当比例系数。然后，应用这些系数将基线网络缩放到所需的目标模型大小或计算预算。与传统的缩放方法相比，复合缩放方法可以不断提高现有模型的缩放精度和效率。通过优化网络结构，可以在保持准确率的同时减少计算量和内存占用，使得EfficientNet系列模型在多个计算机视觉任务中都取得了出色的性能，特别是在资源受限的场景中表现优秀。因此，复合缩放方法是一种有效且。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于卷积神经网络的小目标检测算法研究
qq_36130719的博客
06-07 1414
对于小目标的定义分为相对尺寸定义与绝对尺寸定义。相对尺寸的定义是根据原图的宽高进行计算，小于等于原图宽高十分之一的目标即可被认定为是小目标。绝对定义是根据国际组织SPIE制定的标准，在N*N的图像中，小于图像整体0.12%的目标即被认定为小目标。
深度卷积神经网络LeNet-5和ResNet的对比以及应用分析
01-12
针对深度学习中ResNet深度卷积神经网络与LeNet-5模型在图像识别、文字识别和语音识别等领域广泛应用，文中对两种模型的运行机理和方式进行了详细阐述，并对两者在实际应用中的表现进行了对比与分析。首先对两种模型的结构和设计分别进行了叙述，并指出了两种模型面对不同问题的优缺点，且为工程实践提供了指导。然后基于分析进一步对两种模型进行了重建和训练，以实现更优的性能。仿真结果表明，ResNet深度卷积神经网络相比LeNet-5模型在实际应用中具有更好的效果。
卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型
热门推荐
陶将的博客
06-22 5万+
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等，接下来我们对这些架构一一详解。
学习:AlexNet(深度学习革命的里程碑之作)
最新发布
2302_79723407的博客
11-05 1115
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% 的前 1 名和前 5 名错误率，这比之前的最先进技术要好得多。该神经网络拥有 6000 万个参数和 650,000 个神经元，由五个卷积层组成，其中一些卷积层后跟最大池化层，以及三个全连接层，最终具有 1000 路软最大值。为了加快训练速度，我们使用了非饱和神经元和非常高效的。
卷积网络架构对比
sunshine_010的博客
04-11 2789
在卷积网络领域有几个有名字的架构。最常见的是： LeNet。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的。其中最著名的是用于读取zip编码，数字等的LeNet架构。 本文的主要内容是通过更多地依赖于自动学习来建立更好的模式识别系统, 减少手工设计的启发式学习。展示了手工制作的特征提取可以用精心设计的直接在像素图像上操作的学习机器来代替。 综述了手写体字符识...
卷积神经网络（二）
kk123k的博客
01-03 4746
本周讲的是深度卷积网络：实例探究 1、为什么要进行实例探究 这周我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析，为什么要看这些实例分析呢？上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过研究别人构建有效组件...
动手学深度学习（三）卷积神经网络对比
Rogers_的博客
07-29 413
总结LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet和DenseNet。
卷积神经网络结构优化综述
m0_62870606的博客
02-14 4624
卷积神经网络结构优化综述 人工智能技术与咨询 来源：《自动化学报》，作者林景栋等 摘 要近年来,卷积神经网络(Convolutional neural network,CNNs)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突飞猛进的发展,其强大的特征学习能力引起了国内外专家学者广泛关注.然而,由于深度卷积神经网络普遍规模庞大、计算度复杂,限制了其在实时要求高和资源受限环境下的应用.对卷积神经网络的结构进行优化以压缩并加速现有网络有助于深度学习在更大范围的推广应用,目前已成为深度学习社区的...
8、卷积网络与先进架构解析
ll5678的博客
10-22 16
本文深入解析了卷积神经网络中的迁移学习方法及多种先进架构。涵盖了TensorFlow 2.0中特征提取与微调的实现流程，并详细介绍了AlexNet、VGG、ResNet、Inception、Xception、MobileNet、DenseNets和胶囊网络等经典与前沿模型的结构特点、优势及其应用场景。通过对比不同架构的性能与效率，为图像分类等任务中的模型选择提供了全面指导。
神经网络轻量化改进之CNN架构设计
qq_40716944的博客
03-25 3653
卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据集来进行的通用结构设计，早期只以其分类精度来证明设计的优劣，后来也慢慢开始对比参数量(Params)和计算量(FLOPs)，由于ImageNet的数据量十分巨大且丰富，所以通常在该数据集上获得很好精度的网络结构泛化到其他任务性能也都不会差。但在很多特定任务中，这种通用的结构虽然效果还可
[卷积神经网络]基干网络之ResNet、MobileNet
就随便写写....
02-23 2517
详解ResNet和MobileNet V1，V2
卷积神经网络的架构及其性能分析
FishPotatoChen的博客
10-03 2452
卷积神经网络的架构及其性能分析 卷积神经网络现在在图像识别领域中使用广泛，主要有最原始的CNN网络，之后再CNN网络上演化出R-CNN网络，但是由于速度还不够快，于是出现了RCNN的改进版Fast R-CNN与更快的框架Faster R-CNN，这些提高了检测速度，但是准确率不高，为了提高准确率，增加了神经网络的层数，出现了梯度消失现象，于是又提出了ResNet。针对特征大小不同增加了池化层，提出了AlexNet。在ResNet的基础上，又衍生出mask R-CNN。为了使检测速度更快，改进了候选框的选取方
[人工智能-深度学习-31]：卷积神经网络CNN - 常见卷积神经网络综合比较大全
文火冰糖（王文兵）的博客
10-18 1万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing/article/details/120835303 目录 第1章 人工智能发展的3次浪潮 1.1人工智能的发展报告2011-2020 1.2 来自其他途径 第2章 神经网络的演进历史 2.1 卷积神经网络进化史 2.2 深度神经网络大全 2.3如何描述网络 第3章 网络指标比较 3.1 复杂度比较 3.2...
Alexnet与vggnet的比较
nuoman_cheng的博客
10-09 2801
AlexNet 是一种典型的convolutional neural network，它由5层 convolutional layer，2层 fully connected layer，和最后一层label layer (1000个node, 每个node代表ImageNet中的一个类别) 组成。2012年，deep learning的大牛教授Geoffrey Hinton (Un
【机器学习】卷积神经网络（CNN）架构解析
Mankind的博客
07-16 1510
卷积神经网络是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志，应用在机器人和无人车等载具。接下来将通过对一个一个概念的讲解，帮助大家更好地理解卷积神经网络。 卷积 首先希望大家对整个CNN网络有一个总体的把握，假设我们输入一个图像，经过特征提取层，池化层，全连接层（不一定是固定的顺序）之后，我们希望得到的是这个图像对于每一个类别的概率值。要
经典神经网络比较
xiaozhshi的博客
05-05 4304
AlexNet主要使用到的新技术如下：a) 成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证了其在较深网络中的有效性，解决了Sigmod在网络较深时的梯度弥散问题。b) 训练时在最后几个全连接层使用Dropout随机忽略一部分神经元以避免模型过拟合， c) 使用重叠的最大池化。AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊效果；并提出让步长比池化核的尺寸小，这样池化层的输出之间会有重叠覆盖，特升了...
AlexNet与VGG
weixin_41940752的博客
10-30 789
AlexNet AlexNet是神经网络之父Hinton的学生Alex Krizhevsky开发完成，总共有8层，其中有5个卷积层，3个全链层，前5层其实不完全是卷积层，有些层还加入了池化层，并对数据进行标准化处理。Alex在他的论文中写到，他在处理图片的时候使用了两个GPU进行计算，在卷积过程中他做了分组的处理。 第一层 第一层包含了卷积层、标准化层和池化层。在Tensorflow中，搭建...
卷积神经网络CNN以及几种经典模型
Tiiktak‘s
02-19 6294
简介 CNN -> Convolutional Neural Network 卷积神经网络是由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出）组成的一种前馈神经网络 基本概念 局部感受野(Local Receptive Fields) 一般的神经网络往往会把图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，而卷积神经网络则是把每一个隐藏节点只连接到图像的某个局部区...
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