Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

最新推荐文章于 2022-04-14 21:03:55 发布
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#深度学习

本文探讨了深度学习中深度的重要性，深度对于获得优秀的模型结果至关重要，它允许模型学习更复杂的特征，从而提高预测精度。
附代码 DeeplabV1:SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS
weixin_44543648的博客
01-19 3147
SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS论文解读 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 代码地址：https://github.com/wangleihitcs/DeepLab-V1-PyTorch 主要内容： 主要解决DCNN用于图像分割中存在的两个问题： 下采样：最大池和下采样重复组合会导致的信号分辨率降低 空间上的“不敏感性”（不变性
VGGNet：very deep convolutional networks for large-scale image recognition LCLR2015
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qq_45844265的博客
01-18 748
下图每一列都是一个模型，本文提出6个网络模型，命名为A、A-LRN、B、C、D、E。如网络A，block1中卷积核大小3，个数64，在block2中卷积核大小不变，个数翻倍128个，在block3中卷积核大小不变，个数在block的基础上又翻倍变成256个，同时卷积层数从1层变成了2层。输入彩色图像信息为224×224×3，block1有64个卷积核，对输入图像做下采样，原图的长宽从224×224缩减为原来的一半，即112×112，但是通道数由64增加一半到128，block2-6依次做类似处理。
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—中英文对照
SnailTyan
08-18 8186
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com  |  优快云  |  简书 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognit...
FractalNet:Ultra-Deep Neural Networks without Residuals
guojingjuan的博客
09-02 1291
FractalNet:Ultra-Deep Neural Networks without Residuals （caffe实现） 自定义层 fractal_joint_layer，有单独的test_fractal_joint_layer 源码： https://github.com/gustavla/fractalnet
DL经典文章翻译1：（AlexNet翻译）ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
phinoo的博客
10-23 9812
大家好，我是小P，今天给大家带来经典深度学习论文翻译的第一篇，中英对照。对“对象检测”感兴趣的小伙伴，欢迎加入对象检测群813221712讨论和交流，进群请看群公告！ 说明：由于优快云排版的原因，此处就只上传了一部分样例，完整版word文档请百度云盘下载或进群群文件下载，敬请谅解！ 百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/13oM8O_1VbG5Py9c-cMV2_A ...
FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals
深藏功与名
03-29 3942
来自新智元的一个博文。http://www.toutiao.com/i6290496834213249537/ 【题目】分形网络：无残差的极深神经网络（FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals） 【作者】芝加哥大学 Gustav Larsson，丰田工大学芝加哥分校 Michael Maire 及
【5】Very deep convolutional networks for large-scale image recognition.pdf
08-26
accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, ...
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
03-01
这篇文章的标题为“VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION”，主要讨论了在大规模图像识别中，卷积神经网络（ConvNets）深度对准确率的影响。文章的核心贡献是对不同深度的网络进行了...
（VGG）Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
椰子奶糖的博客
07-12 755
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 文章目录Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition参考IntroductionConvNet ConfigurationsArchitectureConfigurationsDiscussionClassification FrameworkTraining（参考VGGNet 阅读理解，
Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps
zxyhhjs2017的博客
03-19 5921
开源：http://code.google.com/p/cuda-convnet/ 网上的代码实现(在这个网页里面，自己寻找)：https://www.jianshu.com/p/e46b1aa48886 摘要： 问题： 1.可视化神经网络，得知神经网络在做什么 方法：我们使用两种可视化技术，都是计算关于相关图片类得分的梯度 (1).可视化类的概念，最大化类得分（？） (2).计算所...
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
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10-02 2万+
这篇论文是今年9月份的论文[1]，比较新，其中的观点感觉对卷积神经网络的参数调整大有指导作用，特总结之。关于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)，笔者后会作文阐述之，读者若心急则或可用谷歌百度一下。
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 网络主要部分梳理和网络应用
CREATOR_XiaoLi
10-31 2400
一.模型介绍 成果出处和主要成果 《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》文章出自牛津大学Robotics ReSearch Group团队，在2014ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)竞赛中团队在localisat...
Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition(VGGnet)
励志的小胡子
03-06 1342
用于大规模图像识别的非常深的卷积神经网络 Abstract(摘要) 在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。我们的主要贡献使使用非常小()卷积滤波器的架构对越来越深的网络进行全面评估，这表明通过将深度堆到16-19的权重层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现使我么提交的ImageNet Challe...
推荐排序模型4—— Deep&Cross Network（DCN）及python（DeepCTR）实现
u012290039的专栏
06-24 2375
DCN全称Deep & Cross Network，是谷歌和斯坦福大学在2017年提出的用于Ad Click Prediction的模型。DCN(Deep Cross Network)在学习特定阶数组合特征的时候效率非常高，而且同样不需要特征工程，引入的额外的复杂度也是微乎其微的。 目录1，DCN的基本结构和特点2，Embedding and Stacking Layer3, Cross Network 1，DCN的基本结构和特点 使用cross network，在每一层都应用feature c
（ICACSIS 17）Contextual keyword spotting in lecture video with deep convolutional neural network
Pandade
03-24 691
论文：Contextual keyword spotting in lecture video with deep convolutional neural network 发表于： 2017年高级计算机科学与信息系统国际会议（ICACSIS） 加入IEEE Xplore的日期： 2018年5月7日 Abstract   介绍了使用深度卷积神经网络（CNN）架构的演讲视频关键字发现（KWS）系统。...
Deep learning-based auto segmentation using generative adversarial network on magnetic resonance ima
Acmer_future_victor的博客
04-14 1008
Deep learning-based auto segmentation using generative adversarial network on magnetic resonance images obtained for head and neck cancer patients 使用生成对抗网络对头颈癌患者获得的磁共振图像进行基于深度学习的自动分割 期刊：Journal of Applied Clinical Medical Pyhsics 接收时间：2022年2月17日 Abstract P
【语义分割—DeepLab V1】Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
扬帆·启航
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DeepLab v1：卷积神经网络+概率图模型做端到端训练。 DCNN+CRF 预测结果准确、效率高
论文翻译合集之(Alexnet)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文翻译以及笔记（持续更新）
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very deep convolutional networks for large-scale image recognition
03-17
深度卷积网络是用于大规模图像识别的常用技术。它们通过不断地堆叠卷积层和池化层来增加网络的深度，从而能够更好地提取图像中的特征。在训练过程中，网络会自动学习到图像中的高级特征，如边缘、纹理、形状等，从而...
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