googlenet论文阅读记录

最新推荐文章于 2023-01-12 21:43:25 发布
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分类专栏： 神经网络技术 图像处理技术
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本文分享了一篇位于 优快云 的博客文章链接，该文章详细介绍了有关信息技术的一个具体主题，为读者提供了深入的学习资源。

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这个博客好

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基于GoogLeNet实现鸟类识别任务
优快云 精品推荐
10-21 3545
本案例使用的数据集是一个基于鸟分类的数据集，包含Bananaquit、Black Skimmer、Black Throated Bushtiti、Cockatoo四种类别。训练集位于data/train/ 目录下，两类的图片分别位于各自分类的目录下。
TensorFlow学习记录：GoogleNet模型
weixin_41137655的博客
02-29 454
GoogleNet最核心的亮点就是它的Inception，最大的特点就是去除了最后的全连接层，用全局平均池化层（即使用与特征图尺寸相同的过滤器来做平均池化）来取代它。 这么做的原因是：在以往的AlexNet和VGGNet网络中，全连接层几乎占据90%的参数量，占用了过多的运算量内存使用率，而且还会引起过拟合。 GoogleNet的做法是去除全连接层，使得模型训练更快并且减轻了过拟合。之后Googl...
GoogleNet经典论文4篇
11-26
欢迎想入门CNN和深度学习的朋友们阅读论文。 GoogleNet始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。  为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。  最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改善，而不是依赖于硬件，新的数据集，更深的网络，并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上，而更应该关注与网络结构的改善方面的工作。
GoogLeNet论文阅读
weixin_44962171的博客
10-29 339
深度学习，googlenet
GoogLeNet 论文笔记
yzy的博客
10-19 700
目录 1. 目标检测算法R-CNN分为两步： 2. Motivation:简单的增加网络宽度和深度和两个弊端： 3.思路： 4.Inception module：  5.这种结构的两大好处： 6.结构参数表 7、1*1卷积作用 8、GoogLeNet结构 9. 两个辅助分类器 10. 模型和训练、测试方法等更多细节 11. ILSVRC Detection Challenge...
GoogLeNet论文阅读笔记
comic97的博客
11-26 874
目录前言GoogLeNet论文阅读笔记Abstract1.Introduction2. Related Work3. Motivation and High Level Considerations4. Architectural Details5. GoogLeNet6. Training Methodology7. ILSVRC 2014 Classification Challenge Se...
论文精读之--GoogLeNet
weixin_43584866的博客
01-12 2413
GoogLeNet是2014年Google团队提出的，其中L为大写，目的是为了致敬LeNet。论文的多处命名来自于电影盗梦空间。GoogLeNet主要的模型是Inception（中文翻译为盗梦空间）。论文题目为《Going deeper with convolutions》，来自于该图片：GoogLNet当年取得了ILSVRC 2014年分类冠军，检测冠军以及定位亚军。开启了多尺度，1*1卷积时代，以及衍生了GooLeNet v2 v3 v4系列。
LeNet论文阅读笔记
comic97的博客
11-06 1150
这里写自定义目录标题前言LeNet论文第二部分阅读笔记A. Convolutional NetworksB. LeNet-5C. Loss Function 前言     最近学完了吴恩达深度学习的视频课，根据师兄的建议，打算读一些网络结构方面的论文。LeNet本来是一篇很老的论文，开始只是抱着了解历史的心态，看了下第二部分的内容。没想到整体读下来，对CNN的基本原理有了更深的认识，收获还是蛮大的...
PyTorch ------GoogLeNet卷积神经网络实现mnist手写体识别
实践是检验真理的唯一标准，经历了才会更加深切的懂得！！！
02-29 2113
计划将所有的经典模型使用pytorch在搞一遍 接上一篇NIN现实mnist手写识别 使用经典模型GoogLeNet模型实现相同的功能 GoogLeNet论文原文地址 GoogLeNet简介 GoogLeNet是2014年提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG、NIN等结构都通过增大网络深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、...
Res2Net论文记录
XiaoTaiYang6的博客
11-07 763
摘要 视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要，作为backbone的CNN对尺寸表征能力越强，性能提升越大。目前大多数特征提取的方法是分层方式来表示多尺度特征。分层方式即要么对每一层使用多个尺度的卷积核进行特征提取，要么就是对每一层提取特征进行融合。 本文提出的Res2Net在原有的残差单元结构中又增加了小的残差块，通过在单一残差块中对残差连接进行分级，进而可以达到细粒度层级的多尺度表征，同时增加了每...
Google论文集
03-20
12篇云计算领域的论文原稿~是从事云集或大数据领域的经典论文
googLeNet 深度学习四篇论文
09-09
googLeNet 深度学习四篇论文 ： Inception-v1 Inception-v2 Inception-v3 Inception-v4
DL学习笔记-GoogLeNet论文阅读
云中寻雾的博客
06-14 399
这次阅读我把全部论文读完了，才来写这个笔记，试试这个方式的效果怎么样。前面的部分作者介绍了他们那时期最近两年的神经网络发展。1、卷积神经网络通常具有标准的结构：堆叠卷积层（可以选择加上对比归一化和最大池化），然后接上一个或者多个全连接层。最近的趋势是增加层数和层的大小，使用dropout来防止过拟合。虽然最大池化会导致精确的空间信息的丢失，但是可以提取到重要的特征，试验表明这个操作很有效。2、NI...
论文阅读：（GoogleNet）Going Deeper with Convolutions
qq_36627158的博客
01-28 683
目录 写在前面 简介 相关工作 动机 & High Level Consideration 稀疏连接 Hebbian Principe 稀疏矩阵的分解 filter bank的维度处理 结构细节 实现代码（PyTorch） GoogleNet 实现代码（PyTorch） 训练技巧 ILSVRC 2014 分类任务的结果 测试技巧 Things To Learn 论文名称：《Going Deeper with Convolutions》 论文链接...
CV-3-GoogleNet-V1 论文阅读笔记
weixin_44285710的博客
07-01 201
...
GoogLeNet系列论文
qq_38156104的博客
07-21 3109
GoogLeNet Incepetion V1 这是GoogLeNet的最早版本，出现在2014年的《Going deeper with convolutions》。之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬。 Motivation 深度学习以及神经网络快速发展，人们不再只关注更给力的硬件、更大的数据集、更大的模型，而是更在意新的idea、新的算法以及模型的改进。 一般来说，提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，即增加隐层和以及各层神经元
GoogleNet 论文精读&&代码逐行解析
IanYue的博客
10-04 1588
笔者从人工智能小白的角度，力求能够从原文中解析出最高效率的知识。之前看了很多博客去学习AI，但发现虽然有时候会感觉很省时间，但到了复现的时候就会傻眼，因为太多实现的细节没有提及。而且博客具有很强的主观性，因此我建议还是搭配原文来看。请下载原文《Going Deeper with Convolutions》搭配阅读本文，会更高效哦！
GoogLeNet论文解读
David Lee的博客
02-24 5112
GoogLeNet论文翻译及解读
GoogleNet论文笔记/小结
常思考->有目标->重实践->善反思
08-15 2146
GoogLeNet和VGG是2014年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名。 本文主要内容如下： GoogLeNet分析了现有提升网络精度的常见办法及缺点 GoogLeNet解决上面问题的办法，Inception基本原理，以及为什么想到使用Inception。 为什么不叫“GoogleNet”，而叫“GoogLeNet” Goo...
reunet论文
最新发布
03-30
- **Google Scholar**: 输入关键词 `ReUNet` 或者更具体的查询条件如 `"ReUNet medical image segmentation"` 来定位目标文章。 - **PubMed Central (PMC)** 和 **IEEE Xplore Digital Library**: 这两个平台专注于...
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