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   2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名.VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络,证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能,使错误率大幅下降,同时拓展性又很强,迁移到其它图片数据上…
2012年,Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet,夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军,且准确率远超第二名(top5错误率为15.3%,第二名为26.2%),引起了很大的轰动.AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构,在此之前,深度学习已经沉寂了很长时间,自2012年AlexNet诞生之后,后面的ImageNet冠军都是用卷积神经网络(CNN)来做的,并且层次越来…
    近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在图像识别中取得了非常成功的应用,成为深度学习的一大亮点.CNN发展至今,已经有很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet.Alexnet.Googlenet.VGG.DRL等,接下来将分期进行逐一介绍.在之前的文章中,已经介绍了卷积神经网络(CNN)的技术原理,细节部分就不再重复了,有兴趣的同学再打开链接看看(大话卷积神经网络),在此简单回顾一下C…
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VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻.VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军.虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用.由于对VGG的讨论网上已经有很多,本文简单介绍VGG的结构并探讨它给我们带来的启发. 一.网络结构 VGG的作者在论文中将它称为是Very Deep Convolutional Network,如上图所示的VGG16网络带权…
导言:    自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军,卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心.    在这几年,研究人员从提升特征提取能力,改进回传梯度更新效果,缩短训练时间,可视化内部结构,减少网络参数量,模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面,对卷积神经网络的结构有了较大的改进,逐渐研究出了AlexNet.ZFNet.VGG.NIN.GoogLeNet和Inception系列.ResNet.WRN和DenseNet等一系列经典模型,MobileNet…
一.前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码. 二.代码 import tensorflow as tf import numpy as np import math import time from tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10,这是一个经典的数据集,包含60000张32*32的彩色图像,…
前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot…
前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…