CNN model系列文章

最新推荐文章于 2025-05-24 11:04:56 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/enjoy_now/article/details/51078889
本文探讨了卷积神经网络的可视化及理解方法，并重新思考了针对计算机视觉任务的Inception架构设计。

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

- Visualizing and Understanding Convolutional Networks  -2013

- Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

vwenyu-L
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计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
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04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
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04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
一个简单的CNN model，训练集MNIST
一条有梦想的咸鱼
04-09 1513
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卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning,squeezenet
ytusdc的博客
09-25 987
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。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。 Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，20
一文彻底搞懂CNN - 模型架构（Model Architecture）
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2503_90237586的博客
05-24 956
由输入层、卷积层、池化层以及全连接层组成，通过卷积操作提取图像特征，并通过池化减少参数数量，最终通过全连接层进行分类或回归。输入层：接收原始图像数据，可能需要进行预处理，如归一化、尺寸调整等。卷积层：通过一系列可学习的卷积核（或称为滤波器）对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的局部特征。每个卷积核都会生成一个特征图（feature map），这些特征图共同构成了卷积层的输出。池化层：通常位于卷积层之后，用于对特征图进行下采样，以减少数据的空间维度和参数数量，同时保留重要特征。
经典的cnn model
luoganttcc的博客
04-09 1718
def get_model(X_input):#重新建立模型，与原来不一样的是这里inp是传入 n_classes = 5 # input_shape = (time_span, feature, 1) # X_input = Input(input_shape) #inp=Input(shape=(120,39))#原来的inp是函数里，传入可以三个公用 #...
经典CNN模型介绍
Ibelievesunshine的博客
10-30 2794
一、LeNet-5 论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf 这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5 图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的...
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
A Bi-Directional LSTM-CNN Model with Attention for Aspect-Level Text Classification
qq_35709076的博客
08-17 2380
问题提出 属性级情感分析 (ABSA)是一项细粒度的情感分析任务，能够识别句子提及的属性以及对应的情感极性，包含两个子任务：属性识别和情感分析 例如： “The food is not cheap but quite delicious” 实体food对应的属性：FOOD#PRICE和FOOD#TASTE ...
keras-Comman-DL-Model:利用keras框架实现CNN\RNN\LSTM\双向LSTM\GRU等模型
05-11
本项目“keras-Common-DL-Model”旨在提供一系列基于Keras实现的常见深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、双向LSTM以及门控循环单元（GRU）。 首先，让我们详细...
建立的简单的CNN_model模型，是python类型的程序代码
10-02
建立的简单的CNN模型，用于相互作用的计算。建立的模型较为简单，适合刚开始接触CNN模型的新手参考
卷积神经网络(CNN)经典模型分析(一）
妙乌的博客
02-19 1839
卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
卷积神经网络(CNN)杂记，model、train、predict模板
qq_40910093的博客
06-19 627
和在构建网络模块时必须继承且在构造函数中需要调用的构造函数不需要写反向传播函数，能够利用autograd根据你定义的前向传播函数自动实现反向传播Net中可学习参数可以通过类对象中的获取Net中可学习参数包括自己定义好的网络模块中每一层的权重weight和偏置bias，注意torch会自动随机初始化权重和偏置，可以通过类对象中的查看每一层的权重和偏置。
CNN Model小记录
m0_37857151的博客
10-26 1798
参考链接：深度学习常用的Data Set数据集和CNN Model总结 一.LeNet-5    时间：1986年，参数大约6万 网络结构图：  LeNet-5网络模型（数字识别，2个卷积层，2个池化层，2个全连接层） 其中：C表示卷积层，S表示池化层，F表示全连接层，下标意为图像大小 卷积层：卷积核大小为5*5，步长stride=1 池化层：max pooling，采样2*...
深度学习04-CNN经典模型
liaomin416100569的专栏
05-16 1万+
卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常重要的一种网络结构，它可以处理图像、文本、语音等各种类型的数据。以下是CNN的前4个经典模型LeNet-5是由Yann LeCun等人于1998年提出的，是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络。它由7层神经网络组成，包括2层卷积层、2层池化层和3层全连接层。其中，卷积层提取图像特征，池化层降低特征图的维度，全连接层将特征映射到对应的类别上。LeNet-5的主要特点是使用Sigmoid激活函数、平均池化和卷积层后没有使用零填充。
Char_Level_CNN_Model 模型介绍
Jason24_Zeng的博客
10-23 582
Char_Level_CNN_Model模型介绍模型参数总览逐层介绍Input LayerEmbedding LayerConvolution layers 1D逐层计算参数量：Flatten LayerFull Connected(FC) Layers and Output Layer参数数量预测：Build ModelTrain Model 模型介绍 模型参数总览 _________________________________________________________________ Laye
【新手适用】手把手教你从零开始实现一个基于Pytorch的卷积神经网络CNN一： 创建model模块和加载数据集
CV在读
03-12 1772
前向传播函数需要传入self和输入的变量，一般写为x，即。在函数内把之前定义好的层按顺序调用，每一层在计算后会返回结果；我们需要一个变量进行保存，即，在最后将最后一步的计算结果返回。当网络中不存在跳跃连接或密集连接等分支结构的情况下，可以直接用x作为中间变量。依次调用前面定义的网络层修改需要变化的张量维度。
cnn ppt
05-13
### 关于卷积神经网络（CNN）的PPT资源 查找与卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）相关的PPT或演示文稿可以通过多种途径实现。以下是几个推荐的方向以及相关内容概述： #### 1. **学术会议和课程材料** 许多大学和研究机构会公开分享他们的教学课件，尤其是在机器学习、计算机视觉领域。例如，斯坦福大学CS231n课程提供了详细的幻灯片[^1]，涵盖了卷积层的工作原理及其应用案例。 ```plaintext https://cs231n.stanford.edu/slides/2023/ ``` 此链接包含了最新的课程讲义，其中深入探讨了卷积运算、池化操作(max pooling)[^1]以及其他关键技术细节。 #### 2. **在线教育平台** 像Coursera、Udacity这样的平台上也有专门针对深度学习的专项课程，它们通常附带高质量的教学PPT下载选项。Andrew Ng教授开设的一系列关于Deep Learning Specialization中的模块就涉及到了如何构建并优化CNN模型结构[^2]。 另外，《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文不仅描述了一个成功的图像分类方法论，同时也可能作为某些培训资料的基础参考资料之一[^2]。 #### 3. **科研成果展示** 一些专注于特定应用场景的研究项目也会制作相应的介绍文档来说明其采用的技术路线图。比如Turaga等人在其发表的文章《Convolutional networks can learn to generate affinity graphs for image segmentation》里提到利用卷积网络来进行图片分割任务时所设计的独特架构特点[^3]。 如果希望获取更贴近实际工程实践方面的内容，则可以关注类似Kaggle竞赛页面或者GitHub仓库内的project presentations部分，那里往往会有开发者们精心准备好的技术讲解文件可供参考。 --- ### 提供一段简单的Python代码用于加载预训练好的VGG16模型以便进一步探索CNN特性： ```python from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 model = VGG16(weights='imagenet') print(model.summary()) ``` 以上脚本展示了怎样快速实例化一个基于ImageNet数据集预先训练完毕的经典CNN——VGG16，并打印出该模型的整体框架概览信息。 ---
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