本文主要介绍AlextNet的一些知识,这些知识经常被忽略 一.AlextNet的创新点 (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大. 使用Relu的优点如下:     1>因为正半轴为向上升的函数,所以好求导,提升了计算速度     2>同样的因为正半轴为向上升的函数,所以相比sigmoid函数不会梯度消…

一.特点 1.对AlexNet改进,在第一个卷积层用了更小的卷积核和stride 2.多尺度训练(训练和测试时,采用整张图的不同尺度) 由此,VGG结构简单,提取特征能力强,应用场景广泛 由单尺度测试结果对比: 二. 不同结构的对比 VGG一共提供了6个网络版本,一次探究不同网络的效果对比. 下面简要分析一下各个版本的网络配置细节: 结构 A:与 AlexNet 类似,卷积层分为5个stage,3个全连接层,不同的是,卷积层用的都是3x3大小的卷积核: 结构 A-LRN:保留 AlexNet 中…

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其…

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,…

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch…

介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络. 我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力.凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层,后来更有了Googlenet的22层.可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高,反而会招致网络收敛变得更慢,test dataset的分类准确率也变得更差.排除数据集过小带来的模型过拟合等问题后,我们发现过深的网络仍然还会使分…

Squeeze-and-Excitation Networks SE-net 来自于Momenta 孙刚团队 SE的设计思路: 从卷积操作的实际作用来考虑,conv 把局部空间信息和通道信息组合起来,组合之后形成FM上的值,之前大部分都是空间上做的. 对channel考虑的少,但是卷积本身就可以学到通道之间的组织信息,为什么还要在重新学一遍呢? 那思考densenet显式连接各层,resnet可以连到,DN为何要再连一次? 我们期望特征学习能力,但是需要显式建模来帮助学习 1 SE-net的灵感…

AlexNet: VGGNet: 用3x3的小的卷积核代替大的卷积核,让网络只关注相邻的像素 3x3的感受野与7x7的感受野相同,但是需要更深的网络 这样使得参数更少 大多数内存占用在靠前的卷积层,大部分的参数在后面的全连接层 GoogleNet: Inception模块:设计了一个局部网络拓扑结构,然后堆放大量的局部拓扑在每一个的顶部 目的是将卷积和池化(filter)操作并行,最后在顶层将得到的输出串联得到一个张量进入下一层 这种做法会增加庞大的计算量: (图中输入输出尺寸不变是因为增加了零…

一 知识背景 3D scan&cloud points(点云)patch-based features,fully convolutional network, deep metric learning, sparse tensors,sparse convolutions, hard negetive-mining, contrastive loss, triplet loss, batch normalization... 1.cloud points(点云) “在逆向工程中通过测量仪器得到…

Visualizing and understandingConvolutional Networks 本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络:本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的一些不足,最后修改网络结构,使得分类结果提升. 摘要: CNN已经获得很好的结果,但是并没有明确的理解为什么CNN会表现的这么好,或者…