CNN浅析和历年ImageNet冠军模型解析

最新推荐文章于 2024-11-26 13:41:00 发布
转载 最新推荐文章于 2024-11-26 13:41:00 发布 · 2.3k 阅读 · 2

这段摘要是对原文内容的一个概括，包含了关键信息，但忽略了与信息技术不相关的内容。
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653162302&idx=1&sn=51268a431fe0828eaa82c01ed1ebc43e
每天五分钟计算机视觉：ImageNet大赛的世界冠军AlexNet模型
huanfeng_AI的博客
12-01 1576
2012 Imagenet 比赛第一，Top5准确度超出第二10% ，它让人们认识到了深度学习技术的威力。比 LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换大卷积层，就是说每一个卷积层的通道数小，不像LeNet一样每个卷积层的通道数很大。
卷积神经网络（CNN）全面解析
最新发布
Dfreedom.的博客
11-08 2082
卷积神经网络（CNN）是一种专门处理网格结构数据的深度学习模型，模仿生物视觉系统，通过多层结构自动提取局部特征。其核心设计包括局部感知、权值共享和层次化特征提取。CNN包含卷积层（特征提取）、激活函数（引入非线性）、池化层（降维）和全连接层（分类决策）。计算过程涉及卷积核滑动、点乘求和及特征图生成。CNN广泛应用于图像分类、目标检测、医学影像分析等领域，通过仿生结构和层次化抽象高效处理图像数据。
SENet详解-最后一届ImageNet冠军模型
alex1801
07-19 2845
SENet最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军，也是目前细粒度分类任务的必选基础网络。CNN是通过用局部感受野，基于逐通道基础上，去融合空间信息来提取信息化的特征，对于图像这种数据来说很成功。 为了增强CNN模型的表征能力，许多现有的工作主要用在增强空间编码上，比如ResNet，DenseNet。SENet则主要关注通道上可做点，通过显示的对卷积层特征之间的通道相关性进行建模来提升模型的表征能力；并以此提出了特征重校准机制：通过使用全局信息去选择
深度学习基础--imagenet的历年冠军
wydbyxr的博客
11-08 3536
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。 ...
ImageNet冠军模型解析
sunwill的博客
07-01 1万+
导语ImageNet是斯坦福大学李飞飞教授主持设立的关于计算机视觉的数据库，里面含有大量的图片，这些图片分为上万个类别，是深度学习领域一个非常火热的竞赛。近年来由于硬件水平的提高，以及大数据量的爆发式增长，给深度学习提供了便利的发展条件，ImageNet的水平在近5年取得了飞速发展。特别是卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域用于图像分类和识别，在自然语言处理领域的语音识别，都取得了不错的效果。本文
Keras学习之三：用CNN实现cifar10图像分类模型
热门推荐
zzulp的专栏
07-29 1万+
卷积神经网络简介卷积神经网络和全连接神经网络一样，都是由多个神经网络层连接而成。不同的是CNN一般是由多个卷积层，池化层交替连接起来，用于提取输入数据的高层特征，并缩小数据的维度。最后对提取出的特征进行神经网络分类形成最终的输出。
CNN基本步骤以及经典卷积(LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet 和 ResNet)网络讲解以及tensorflow代码实现
hanhan的博客
09-16 3858
课程来源：人工智能实践:Tensorflow笔记2 文章目录前言1、卷积神经网络的基本步骤1、卷积神经网络计算convolution2、感受野以及卷积核的选取3、全零填充Padding4、tf描述卷积层5、批标准化(BN操作)6、池化Pooling7、舍弃Dropout8、卷积神经网络搭建以及参数分析2、经典卷积网络讲解1、LeNet2、AlexNet3、VGGNet4、InceptionNet5、ResNet6、经典卷积网络总结总结 前言 本讲目标:讲解卷积神经网络的基本步骤以及分析比较经典的网络架构
那些年我们一起追过的ILSVRC冠军
hzhj的博客
02-16 6602
ILSVRC共举办7年， 其中产生一些如AlexNet，GoogleNet等经典网络，如下对其检测和分类领域的冠军进行总结。ps:下图前三个图展示了不同task对应的意义。 图片来源     年代 task 网络/队名 结果  说明 2012 分类 AlexNet test top-5 error =0.16422 仅使用2012年的数...
CNN架构之ResNet
weixin_45268911的博客
07-18 1592
CNN架构之ResNet ResNet在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜，名声大噪。在此之前，AlexNet——2012年ImageNet的获胜者，这个模型仅有8个卷积层的深度学习，后来的VGG网络有16乃至19层，GoogleNet有22层，而ResNet 有152层。随着模型变得越来越深，Top-5的错误率也越来越低，目前降到了3.5%附近
ImageNet零样本准确率首次超过80%！
小白学视觉
12-16 501
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达荐语开源模型OpenCLIP达成ImageNet里程碑成就！虽然ImageNet早已完成历史使命，但其在计算机视觉领域仍然是一个关键的数据集。2016年，在ImageNet上训练后的分类模型，sota准确率仍然还不到80%；时至今日，仅靠大规模预训练模型的zero-shot泛化就能达到80.1%的准确率。最近LAION使用开源...
ncnn之resnet图像分类网络模型部署
风间琉璃的博客
09-01 1915
以R通道为例，原始图片的像素值是从0到255，所以像素值归一化即像x/255，减去均值再除以标准差就是==（x/255-0.485）/0.299==，把255乘下去也就是==（x-0.485×255）/255×0.299==。打开resnet18.param可以看到resnet18的结构，如上图所示，其中像Convolution，ReLU，Pooling，Split，BinaryOp都是一个算子也就是layer。可以看出输出了三个类别263，264，151，可以对imageneg类别中查找分别对应的标签。
从16.6%到74.2%，谷歌新模型刷新ImageNet纪录，第一作者是上海交大毕业生谢其哲...
量子位
11-14 871
鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI谷歌的EfficientNet进化之后，又刷新了ImageNet纪录。这个叫Noisy Student的新模型，...
在windows下使用ncnn部署加速神经网络(以resnet18为例)
weixin_45725336的博客
05-22 2262
在我上一篇在windows下部署ncnn之后，进行demo测试其是否成功，主要以resnet18为例进行部署
腾讯移动端推理框架NCNN
smartcat2010的博客
02-16 2733
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。 支持大部分常用的 CNN 网络: Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception … Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN … Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 Shuffl
2012年ImageNet ILSVRC获胜论文学习 - AlexNet
Raymond_Love的博客
03-05 5949
AlexNet AlexNet是2012年的 ImageNet ILSVRC中获得冠军，识别率远远超过第二名（top 5 错误了16%，第二名为26%）。 链接：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 1. 网络架构图 AlexN...
ImageNet与AI图像识别的历史
AI大模型应用之禅
11-26 1292
ImageNet, 图像识别, 深度学习, 卷积神经网络, 计算机视觉, AI 1. 背景介绍 图像识别作为人工智能领域的重要分支，在过去几十年中取得了飞速发展。从早期基于规则的图像识别系统到如今的深度学习驱动的图像识别模型，技术的进步推动了图像识别的应用范围不断扩大。其中，Imag
CNN花朵图像分类模型与代码解析
5. **预训练模型**：使用在大型数据集上预训练的CNN模型，如ImageNet数据集，通过迁移学习在特定任务上快速获得较好的分类性能。 ### 使用CNN进行花朵分类 1. **数据集准备**：选择和准备适合花朵分类的数据集，如...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值