ImageNet 2017夺冠架构SENet

最新推荐文章于 2024-08-08 18:07:23 发布
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分类专栏： 辅助卷积神经网络网络
本文为国内自动驾驶创业公司Momenta联合机器之心推出的CVPR2017精彩论文解读专栏，深入剖析计算机视觉领域的最新研究进展，聚焦于自动驾驶技术的核心算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【卷积神经网络发展历程】从LeNet、AlexNet到ResNet、SENet
gogo小Sa的专栏
06-30 2万+
    经典的LeNet诞生于1998年。然而之后CNN的锋芒开始被SVM等手工设计的特征盖过。随着ReLU和dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破–AlexNet，从此CNN呈现爆炸式发展。     从此，Deep Learning一发不可收拾，ILSVRC每年都不断被Deep Learning刷榜，如图1所示，随着模型变得越来越深，Top-5...
深度学习路线总结 (含链接)
2301_79695159的博客
07-25 1158
深度学习资料链接总结
ImageNet-数据集
03-11
ImageNet is provided by Standford University.本数据集由斯坦福大学提供。 imagenet_ILSVRC2017_datasets.zip
ImageNet 2017夺冠架构SENetSENet
like_study_cat的博客
01-16 332
SENet 论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet 1. 概述 此论文是由Momenta公司所作并发于2017CVPR，论文中的SENet赢得了ImageNet最后一届（ImageNet 2017）的图像识别冠军，论文的作者也很无私开源了其代码，并有caffe版本的实现。论文的核...
详解ImageNet 2017夺冠架构SENet
Sweet_Harbour的博客
10-03 4806
本文转载至机器之心专栏，作者：胡杰，原文地址：http://www.sohu.com/a/161633191_465975       本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲，介
ILSVRC-ImageNet历年竞赛冠军
zephyr_wang的博客
08-09 3万+
ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集，大约有22,000类。 是由李飞飞团队从2007年开始，耗费大量人力，通过各种方式（网络抓取，人工标注，亚马逊众包平台）收集制作而成，它作为论文在CVPR-2009发布。当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法。 深度学习发展起来有几个关键的因素，一个就是庞大的数据（比如说ImageNet），一个是GPU的出现。（还有更优的深度模型，更好的优化算法，可以说数据和GPU推动了这些的产生，这些产生继续推动深度学习的发展）。 ILSVRC 是一个
ImageNet2017 周记之第一周
xjc864588399的博客
07-05 730
首先，是调研，自己之前使用CNN做的都是分类任务，对检测了解一些，但是了解的不多，所以看了许多论文和一些博客。按照CNN 做目标检测的时间发展顺序介绍。 RCNN，首先使用selectivesearch得到许多候选框，然后将这些候选框resize到一个固定相同的大小，使用CNN 预训练的网络提取特征，每个特征都对应一个SVM 分类器，判别该类属于类别，使用一个线性脊回归器进行精修框的位置。特点是
卷积神经网络结构发展概览
xu_aml的博客
02-05 1771
卷积神经网络发展概览 一、早期探索LeNetAlexNetVGG二、深度化ResNetDenseNet三、模块化GoogLeNetInception V2Inception V3Inception V4ResNeXtXception四、注意力SENetscSECBAM五、高效化SqueezeNetMobileNetShuffleNet六、自动化NASNetEfficientNet 卷积神经网络的结构发展概述，主要包括： 早期探索：Hubel实验、LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet 深度
cv方面的博文收藏 -- 持续更新
_menglan_Zi
11-15 2090
（持续更新） - 深度学习变革视觉实例搜索 http://www.leiphone.com/news/201608/Iy4k4tU8zXThBYEQ.html
深度学习：卷积神经网络，卷积，激活函数，池化，卷积问题
热门推荐
weixin_41108334的博客
10-15 3万+
卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层 https://blog.youkuaiyun.com/yjl9122/article/details/70198357?utm_source=blogxgwz3 一、卷积层 特征提取 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通...
kears下imageNet数据集的预训练模型
03-15
https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/tag/v0.1 这网址下的keras的所有的预训练模型，包含vgg16,vgg19,resnt50,官方下载实在是太慢了。我这里提供了百度云链接，注册一天的百度云会员下载会很快的。
ImageNet2017 周记之第四周
xjc864588399的博客
07-05 493
距离截止日期还剩下一周，baseline还没有，但是已经找到问题所在。我把之前的VOC的prototxt换成coco的，然后使用class-aware的方式，训练。这样原先bbox输出的8个点，就变成了现在的804点，rfcn的8*7*7变为804*7*7，计算量无疑变大，训练速度自然也就变慢。由之前的1s2.5轮，变为现在1s1 轮。而batch是1，两块卡是2，也就是1s能够过两张图片，两个半
卷积神经网络之SeNet(2017)
画心
11-15 5957
文章目录SeNet(2017)前言概要新意SE块构思最近的工作深层架构注意力和门机制我们的工作Squeeze:全局信息嵌入($F_{sq}$)Excitation:自适应重新校正($F_{ex}$)分析讨论减少比率激励的作用实践应用的模型计算复杂度训练测试ImageNet分类非残差网络小结ILSVRC 2017分类竞赛的结果场景分类 SeNet(2017) 文档存放更新地址：https://gi...
SE-Net: 2017 ImageNet 冠军
cmat2的博客
04-13 5018
近期看了这个模型，对一些参考资料记录在此。1，算法原理的详细解释可以下 “http://www.sohu.com/a/161793789_642762”中查看2，原文地址：“https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf”Squeeze-and-Excitation Networks3，代码地址：“https://github.com/hujie-frank/SENet”...
【机器学习】ImageNet的基本概念以及如何使用ImageNet数据集
最新发布
ya的博客
08-08 7699
ImageNet是一个大规模的视觉数据库，旨在为研究人员和开发者提供一个丰富的资源，以促进计算机视觉领域的发展。该项目始于2007年，由斯坦福大学的教授李飞飞领导，并于2009年在计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发布。ImageNet根据WordNet的层级结构（目前仅限于名词）组织，其中每个层级节点都由成百上千张图像来描绘
一个时代的终结：ImageNet 竞赛 2017 是最后一届
liuyuehui的专栏
07-07 2万+
2017 年 7 月 26 日，将标志着一个时代的终结。 那一天，与计算机视觉顶会 CVPR 2017 同期举行的 Workshop——“超越 ILSVRC”（Beyond ImageNet Large Scale Visual Recogition Challenge），将宣布计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑——IamgeNet 大规模视觉识别挑战赛将于 2017
imagenet 数据集准备
guojingjuan的博客
05-22 2万+
http://blog.youkuaiyun.com/drdeep/article/details/50835974 1.数据集折腾 需要将训练集解压， ILSVRC2012_img_train.tar解压后是1000个tar文件，每个tar文件表示1000个分类中的一个类。需要对这1000个tar文件再次解压。在train目录下执行unzip.sh文件，最后得到1000个文件夹。每个文件夹中是
ILSVRC2017冠军SENet,Squeeze-and-Excitation Networks论文详解
祥瑞的技术博客
05-29 1110
背景：SENet以极大的优势获得了最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军，非常具有价值。 博主代码地址：https://github.com/Xingxiangrui/various_pyTorch_network_structure/blob/master/senet_and_pretrained.py 目录 一、概览 1.1 传...
PyTorch实现SENet模型在ImageNet上的训练指南
SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是由何恺明博士等人在2017年提出的深度学习模型架构，旨在通过加强网络中特征通道之间的相互依赖性来提升网络性能。SENet引入了一个新的结构，称为Squeeze-and-Excitation...
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