深度学习——常用图像分类网络

最新推荐文章于 2024-11-27 18:36:15 发布
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本文详细探讨了深度学习在计算机视觉领域的应用，包括AlexNet、VGG、ResNet等经典模型的结构与特点，以及SqueezeNet、DenseNet、Inceptionv3等高效模型的设计理念。同时，还介绍了移动设备上的轻量级模型如MobileNetV2、V3和ShuffleNetv2，以及ResNeXt和WideResNet的改进之处。通过对这些模型的比较，揭示了深度学习在图像识别和处理方面的进步。

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PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 7万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
热门推荐
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
CNN图像分类网络汇总（one）LeNet,AlexNet,ZFNet
tendency
04-01 1121
LeNet-5 CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。 创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。 AlexNet 作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。 使用Relu 对梯度衰减进行加速，并...
深度学习---图像分类网络
datian1234的博客
07-19 1448
深度学习在图像邻域的应用大致可以分为图像分类、目标检测、图像分割三大类，其中图像分割又可以细分为语义分割、实例分割和全景分割，这一篇梳理下常见的分类数据集和分类网络，后续会重点介绍ResNet，并逐步实现ResNet训练及推理。
【图像分类】图像分类以及经典分类网络
最新发布
weixin_62403234的博客
11-27 3071
图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应标签的任务，假如类别集为categories={cat, non-cat}，然后提供一张猫🐱的照片，分类模型就会给图像分配多个标签，每个标签的概率值不同，如：cat:96%, non-cat:4%，可以得到该图片被分类为cat。如果是多分类问题，类别集为categories={class1, class2,..., classn}。
图像分类、5个网络
frcbob的博客
12-10 5325
图像分类 基于卷积神经网络的图像分类方法 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。 按照被提出的时间顺序，涵盖如下卷积神经网络： LeNet：Yan LeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上[1]，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。 AlexNet：Alex Krizhevsky等人在2012年提出了AlexNet[2], 并应用在大
图像分类：常用分类网络结构（附论文下载）
极市平台的技术博客
05-16 5281
首发于极市平台微信号：图像分类：常用分类网络结构（附论文下载） 作者：TeddyZhang 如有兴趣可以**点击加入极市CV专业微信群**，获取更多高质量干货 本文整理了一般常用的图像特征提取网络，下图是笔者整理的近年来图像分类网络的论文以及所在期刊，在极市平台公众号（id:extrememart）后台回复“图像分类”即可获取下载链接。 下面来介绍几种常用于分类问题的DNN，以及各自的特点，...
深度学习——自己的训练集——图像分类（CNN）
2301_76794217的博客
05-26 1274
自己的制作数据集，导入必要的库，指定图像和标签文件夹路径，获取文件夹内的所有图像文件名，获取classes.txt文件中的所有标签，初始化一个字典来存储图片名和对应的标签，遍历每个图片名的.txt文件，随机选择一张图片进行展示，构建图像的完整路径，加载图像，检查图像是否为空
深度学习——图像分类细微经验
emotions_的博客
12-11 781
本次经验的分享主要以一个二分类的垃圾分类的例子展开的。 首先值得一提的就是图像分类不像图像检测和实例分割，不需要花费很长时间在数据集的处理上【图像分类不需要对图片进行打标签的处理】 一、数据集的预处理 - 图像数据的处理（图像数据归一化的操作） - 图像标签数据的处理（标签值实行one-hot编码） - 数据集的划分（训练集和验证集比例） - 图像增强（作用） 下面我们将从上面几点对数据集的预处理进行阐述。 （1）图像数据的处理中最重要的部分就是对图像数据进行归一化的操作。那么归一化后有什么好处呢
深度学习——图像分类（一）
m0_73463189的博客
09-08 944
初步了解
基于深度学习的图像分类和分割网络总结
07-16
在此记下AlexNet等八个经典网络的架构、创新点等，以供参考。
神经网络实现图像分类
07-27
基于神经网络的图像分类，数据资源是基于CIFAR-10，内含训练测试数据（batch），是唐宇迪深度学习入门课程的修改代码，python3版本
图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）
路人贾的博客
01-14 1万+
图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）
图像分类网络
m0_49121442的博客
03-27 245
卷积层C1该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C3该层的处理流程是： 卷积-->ReLU卷积层C4该层的处理流程是： 卷积-->ReLU该层和C3类似卷积层C5该层处理流程为：卷积-->ReLU-->池化全连接层FC6该层的流程为：（卷积）全连接 -->ReLU -->Dropout全连接层FC7流程为：全连接-->ReLU-->Dropout输出层。
图像分类神经网络综述
张小殊的博客
11-28 1万+
长期以来，计算机视觉一直是人工智能研究的关键领域之一。早期的图像处理方法通常基于手工设计的特征提取器，这在处理复杂任务时面临一些限制，随着深度学习的崛起，特别是深度神经网络的发展，计算机视觉领域发生了革命性的变化。深度学习的优势在于其能够学习从原始数据中提取有用特征的能力，而无需手动设计特征提取器，本文主要介绍在深度学习发展史中用于图像分类任务的经典神经网络。
图像分类经典网络
weixin_59430424的博客
07-08 1566
飞桨会根据实际图像数据的尺寸和卷积核参数自动推断中间层数据的W和H等，只需要用户表达通道数即可。 验证集数据读取和训练集基本一致，需要注意的点是验证集中图片的名字以及label需要从csv文件中读取。预处理工作 开始训练 模型保存 1.4 定义评估过程 2. AlexNet网络在眼疾分类的应用 只有网络的模型代码有变化，深度增加 3. 一些问题 3.1 全连接层的作用？ 如果是最后输出层使用全连接，一般要求输出的神经元的个数等于分类标签的类别数。 如果是中间的隐藏层，可以看作是将不同特征所携带的信息
图像分类网络汇总
weixin_44840785的博客
05-27 670
#VGG Net、ResNet、ResNeXt、DenseNET、SE-Net 汇总小结
图像分类网络综述
xiaotiig的博客
12-18 6033
这里写目录标题1原理2数据集3 常见网络4评价指标4.1准确率4.2top5错误率 1原理 2数据集 3 常见网络 4评价指标 4.1准确率 4.2top5错误率
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