LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

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#LeNet #AlexNet #GoogLeNet #VGG #ResNet

本文提供了LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG及ResNet等经典深度学习网络的详细参考资料。这些网络在计算机视觉领域有着重要的地位，本文旨在帮助读者深入了解每个网络的特点及其应用场景。

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经典的卷积网络结构-LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception
个人记录使用
11-26 1006
文章目录1.为什么进行实例探究？2.经典网络2.1 LeNet-52.2 AlexNet2.3 VGG-163.残差网络4.残差网络有什么用？5.网络中的网络以及1×1卷积6.谷歌Inception网络简介7.Inception网络8.使用开源的实现方案9.迁移学习10.数据增强11.计算机视觉现状 1.为什么进行实例探究？ 通过阅读别人的论文和代码来学习。 后面会学习几个经典的网络模型。 2....
LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet经典网络总结
weixin_45979619的博客
03-09 2222
Inception就是把多个卷积或池化操作，放在一起组装成一个网络模块，设计神经网络时以模块为单位去组装整个网络结构。模块如下图所示在未使用这种方式的网络里，我们一层往往只使用一种操作，比如卷积或者池化，而且卷积操作的卷积核尺寸也是固定大小的。但是，在实际情况下，在不同尺度的图片里，需要不同大小的卷积核，这样才能使性能最好，或者或，对于同一张图片，不同尺寸的卷积核的表现效果是不一样的，因为他们的感受野不同。
CNN模型简单介绍(LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN)
01-16
CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。
深度学习网络Lenet Alexnet VGG GoogleNet 总结笔记
luo2007专栏Gods determine what you're going to be！
04-20 5230
-深度学习网络学习总结卷积神经网络，是深度学习方向的主流方向，目前具有代表的网络如下：lenet alexnet vgg googlenet, 大部分卷积神经网络都由conv层、pool层、rule层、LRN层、fc层、softmax、dropout等层组成。本文对以上网络依次介绍。 1. Lenet，1986年 2. Alexnet，2012年 3. GoogleNet，2014年 4. VGG，
现代卷积神经网络实战（AlexNet、VGG、ResNet）
最新发布
weixin_66055592的博客
06-15 1465
此外，在第一层、第二层和第五层卷积层之后，加入窗口形状为3×3、步幅为2的最大汇聚层。通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型，例如更深的含152层的ResNet-152。在最初的VGG论文中，作者使用了带有3×3卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积层，和带有2×2汇聚窗口、步幅为2（每个块后的分辨率减半）的最大汇聚层。ResNet的前两层跟之前介绍的GoogLeNet中的一样： 在输出通道数为64、步幅为2的7×7卷积层后，接步幅为2的3×3的最大汇聚层。
经典网络结构(LeNet , AlexNet , VGG , GoogLeNet)剖析
weixin_30852367的博客
01-06 519
github博客传送门 csdn博客传送门 参考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1层（卷积层）：6@28×28 （1）特征图大小 ->（32-5+1）×（32-5+1）= 28×28 （2）参数个数 -> 5×5+1）×6= 156 其中5×5为卷积核参数，1为偏置参数 （3）连接数 -> 该...
#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
VioletHan7的博客
10-26 433
http://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html
Pytorch手工搭建实现LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典CNN模型+实验报告及说明.zip
12-03
Pytorch手工搭建实现LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典CNN模型+实验报告及说明.zip 【项目简介】 一个经典卷积神经网络(CNN)架构的PyTorch实现,包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等经典...
Pytorch实现CNN经典网络框架（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet）
小马日记
11-16 5948
卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。下面介绍几种网络的结构框架和代码实现。 1、LeNe...
经典CNN架构的Pytorch实现（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet）+实验报告.zip
12-10
<项目介绍> - 各模型的py文件中仅包含此模型，main.py为主文件，compare.py用于比较各个模型（已选取最优参数），plot.py中整合了画图，方便调用 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码都...
Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
weixin_38282236的博客
11-08 335
http://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html
【LeNet、AlexNet、VGG】
chenjunheaixuexi的博客
06-21 911
  LeNet是最早用于图像处理的神经网络，主要是为了解决手写数字识别的问题，著名的数据集Minist就是伴随着LeNet的诞生而出现的。下面是其基本架构： 代码实现
卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG
ywm_up
12-05 294
文章目录LeNet，卷积神经网络AlexNet，深度卷积神经网络VGG，使用重复元素的网络为什么要用多个小的卷积核替代大的卷积核总结 参考链接: 5.5 卷积神经网络（LeNet） 5.6 深度卷积神经网络（AlexNet） 5.7 使用重复元素的网络（VGG） LeNet，卷积神经网络 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kB5uqfvo-1638695645036)(en-resource://database/3127:1)] LeNet包含25层变换，其中又
五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦）
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qq_41760767的博客
07-30 1万+
五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦）1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构1.2、理解VGG16（19）卷积网络2、AlexNet网络2.1、AlexNet网络结构2.2、理解AlexNet网络2.3、Alexnet网络中各层的作用3、ResNet网络 1、 VGG 网络 1.1、 VGG网络结构 下面是VGG网络的结构（VGG16和VGG19都在）： • VGG16包含...
Lenet、AlexNet、VGG学习
shmilyluxinyao的博客
04-18 2986
文章目录前言一、LeNet-5二、AlexNet过拟合现象ZF-Net三、VGG感受野验证VGG结论 前言 机器学习基本知识——四种经典CNN学习 参考内容来自b站up主：https://space.bilibili.com/18161609 一、LeNet-5 LeNet这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。是其他深度学习模型的基础。 它是一个7层的神经网络，包含 3 个卷积层，2 个池化层，1 个全连接层。其中所有卷积层的所有卷积核都为 5x5，步长 strid
CNN网络架构:Le-Net,AlexNet,VGG
weixin_38621449的博客
05-14 459
LeNet-5解析 网络结构： 激活层默认不画网络图当中，这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数，还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层，即使池化没有参数 参数形状： AlexNet解析 2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet
03-22
其中LeNet是最早的卷积神经网络模型之一，AlexNet是第一个在ImageNet数据集上取得显著成果的模型，VGG是一个非常深的模型，GoogLeNet则是采用了Inception模块的模型，而ResNet则是采用了残差连接的模型。
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