深度学习CNN常见模型详解——包含数据库

有些代码不应该被忘记

于 2017-05-05 16:15:33 发布

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分类专栏：深度学习目标检测深度学习常用数据集文章标签：深度学习 CNN 目标检测数据库

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scutjy2015/article/details/71214140

本文详细介绍了深度学习中的CNN模型，包括Data Set数据集如PASCAL VOC和ImageNet，以及LetNet、AlexNet、ZF、VGG和GoogleNet等经典CNN网络模型。数据集提供了丰富的图像标签，而CNN模型则展示了从浅到深的结构演变。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像数据库

http://blog.leanote.com/post/wjgaas@126.com/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93

一、Data Set数据集（常用）

PASCAL VOC包括物体的类别标签和位置标签，一万图像，20类。

ImageNet有22K种共15M张高分辨率带标签图像，图像全被收集于网络，人工标记。

二、CNN Mode

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