AlexNet与ZFNet

最新推荐文章于 2022-09-22 22:05:59 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/milk_and_bread/article/details/108171970
本文探讨了深度学习领域中AlexNet的重要贡献及其后续发展，特别是2013年ImageNet竞赛中ZFNet如何通过优化AlexNet的参数设置成为冠军。这一历程标志着深度卷积神经网络在计算机视觉任务上的突破。

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

AlexNet（深度卷积与BD）

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ZFNet

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2013年ImageNet冠军，AlexNet基础上设置超参。

深度学习网络篇——ZFNet（Part1 从AlexNet到ZFNet）
PRIS-SCMonkey的博客
11-20 2302
一、引言 上回说到 · AlexNet 参见我们的文章： 深度学习网络篇——AlexNet https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43624538/article/details/83988998 · AlexNet性能举世瞩目 top-1和top-5错误率分别为37.5%和17.0%。 · 由下面的原因，人们也对卷积网络空前关注： 1> 大量有标签的数据集Image...
AlexNet，ZFNet详解
最新发布
m0_51700479的博客
01-27 538
网络结构对于AlexNet网络来说，因为当时资源环境受限，他从第一步卷积开始就把一个图像分到两个GPU上训练，然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1 得到一张3x224x224的图像，然后进行11x11的卷积，卷积两次，分别分配到不同的GPU上分别得到，两个48x55x55的feature map，然后进行最大池化操作从48x55x55变成48x27x27。
文献精度——（第三篇）ZFNet（下）AlexNet与ZFNet
weixin_37799689的博客
04-29 547
本人之前考试没时间整理，这回把AlexNet与反卷积重新梳理了一遍，希望对大家有帮助。 本文参考1，本文参考2，本文参考3，文献下载 ...
鉴定AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet等热门卷积神经网络
qq_52952304的博客
09-22 567
本文旨在解析前几年部分经典神经网络的实现结构，需要一些优化算法、全神经网络等储备知识，有不明白的可以向我提问。
【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）
小C的博客
09-09 9610
【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet） 【声明】本文的主要内容来自博客园，链接为https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html，在此基础上删改与补充 【编辑时间：2018.09.07】 【完成时间：2018.09.09】   ...
深度学习CV经典：从AlexNet到ZFNet的网络架构解析
"这篇文档是关于自2012年AlexNet以来的图像分类和分割领域的经典网络架构的总结，涵盖了AlexNet、ZFNet等多个重要网络。这些网络在深度学习和计算机视觉（CV）领域产生了深远影响。" 一．AlexNet AlexNet是由...
深度学习--卷积神经网络--LeNet-5/AlexNet/ZFNet/VGGNet/GoogleNet/ResNet算法理论
weixin_35733800的博客
04-18 1273
一 卷积神经网络基础 注意：CNN主要用于图像分类与物品识别 1 卷积神经网络与传统神经网络的联系 1）降低神经网络的复杂性 卷积核使神经元关注部分区域，从而降低了神经网络的复杂性 2）提升神经网络的深度 LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等CNN网络的发展，是不断增加深度 第一点：使用更多的非线性获得更好的特征表达，从而更加逼...
卷积神经网络模型解读汇总——LeNet5，AlexNet、ZFNet、VGG16、GoogLeNet和ResNet
冲弱's 博客
04-27 9978
  在我的个人博客上一篇博文中分析了卷积神经网络的结构与相关算法，知道了这些基本原理之后。这篇博文主要介绍在卷积神经网络的发展历程中一些经典的网络模型。 LeNet5   LeCun等将BP算法应用到多层神经网络中，提出LeNet-5模型[1]（效果和paper见此处），并将其用于手写数字识别，卷积神经网络才算正式提出。LeNet-5的网络模型如图1所示。网络模型具体参数如图2所示。 ...
经典网络解析.AlexNet,ZFNet,VGG,GoogLeNet,Resnet
weixin_40258368的博客
08-10 2230
我根据北邮鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程,做了一些课后总结.不禁感叹,鲁鹏老师的课程很棒! AlexNet 在解决了过拟合问题(增加了数据规模)及显卡算力问题后,从12年的AlexNet开始,人们转头重新研究深度神经网络. ZFNet VGG GoogLeNet Resnet 一:AlexNet AlexNet验证了深度卷积神经网络的高效性,使得DNN得以再次蓬勃发展 主要贡献: 1:提出了一种卷积层加全连接层的卷积神经网络结构. (卷积层提取特征,全连接层进行分类) 2:首次使用ReLU函数做为
（深度学习）CNN经典模型：Lenet5，Alexnet，VGG，Network-in-netwoork，Googlenet , ZFnet
ling00007的博客
01-20 1721
关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。 LeNet5，1994年Alexnet，2012年VGG，2014年Network-in-networkGoogleNet，2014年ZFnet, 2014年 Lenet5  LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神
经典+改进ZFNet网络结构.docx
09-19
经过局部对比度标准化后的特征输入下采样层，为了保证不变性的同时获取较高的识别率，因此对池化层也进行多尺度的的变换，根据输出特征的维度相应调整池化层的采样间隔。其采样间隔越大输出特征映射图就越模糊，特征不变性就越强。经过下采样后将所有特征图传递给全连接层，用于下一步的目标分类识别。
ZFNet详解
For_learning的博客
03-22 1098
ZFNet 论文《Visualizing and Understanding Convolutional Neural Networks》 1 论文思想 文章主要用于实现卷积神经网络（CNN，Convelutional Neural Network）的可视化工作，主要是针对于CNN每层得到的特征映射（feature mapping）的可视化。 博客中提到的feature mapping指的是一般化的特征映射，即经过卷积激活池化后得到的特征映射，这一点与论文中的表述有所冲突，请注意分辨。 文中指出，C
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
CNN模型之ZFNet
励志的小胡子
09-16 601
一、介绍         ZFNet是Matthew D.Zeiler于2013年提出，并获得了13年ImageNet的冠军。2012年AlexNet问世，并在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩，也证明了大的卷积网路的性能优异，但是我们并不知道为什么CNN性能好。因此，这篇论文介绍了一个可视化技术来了解隐藏层做了什...
深度学习网络篇——ZFNet（Part2 ZFNet的训练细节）
PRIS-SCMonkey的博客
11-21 1346
上篇文章中我们介绍了ZFNet的发展历程和一些算法小心机，在这篇文章中我们将分享一下ZFNet的训练细节！Come on！！！Baby！！！ 一、ZFNet训练细节 【AlexNet和ZFNet的区别】 1.AlexNet中使用2个GPU运的稀疏连接；在ZFNet中被单GPU密集连接替换； 2.将AlexNet第一层卷积核由11变成7，步长由4变为2（预告一波）； 【ZFNet的训练】 -----...
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。
ImageNet历年冠军和相关CNN模型
weixin_30357231的博客
09-08 2301
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...
2012年及之后的ImageNet比赛的冠军、亚军和季军ImageNet winners after 2012
GarfieldEr007的专栏
02-27 1万+
2012 0.15 - Supervision (AlexNet) - ~ 60954656 params 0.26 - ISI (ensemble of features) 0.27 - LEAR (Fisher Vectors) 2013 0.117 - Clarifai (paper) 0.129 - NUS (very parametric but inte
深度学习基础--imagenet的历年冠军
wydbyxr的博客
11-08 3437
imagenet的历年冠军   自 2012 年 AlexNet取得里程碑式突破，各种新型结构层出不穷，一次次刷新 ImageNet 分类准确率，这些结构包括 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、ResNeXt、SE-Net和神经网络架构自动搜索。 ...
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