1.文章原文地址 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2.文章摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络用于在ImageNet LSVRC-2010竞赛中,将120万(12百万)的高分辨率图像进行1000个类别的分类.在测试集上,网络的top-1和top-5误差分别为37.5%和17.0%,这结果极大的优于先前的最好结果.这个拥有6千万(60百万)参数和65万神经元的神经网络包括了五个卷积层,其中一些卷积…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的…

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…

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex…

当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码要千张图片样本. 2.在制作训练样本标签时,是否打乱样本顺序,这样在训练时每取batch_size个样本就可以训练多个类别,以防止时出现常出现0精度或1精度的情况. 3.文件solver.prototxt和文件train_val.prototxt的配置问题,一般调节solver文件中的学习率base…

如何使用 libtorch 实现 AlexNet 网络? 按照图片上流程写即可.输入的图片大小必须 227x227 3 通道彩色图片 // Define a new Module. struct Net : torch::nn::Module { Net() { conv1 = torch::nn::Conv2d(torch::nn::Conv2dOptions(3, 96, { 11,11 }).stride({4,4})); conv2 = torch::nn::Conv2d(torch::…

直接上图吧 写网络就像搭积木…

CNN对于旋转不具有等变性,对于平移有等变性,data augmentation的提出就是为了解决这个问题,但是data augmentation需要很大的模型容量,更多的迭代次数才能够在训练数据集合上对旋转等变,对于测试集合,也不一定能够保证等变 可能大家会问,旋转等变网络有什么优点?data augmentation有什么优点,旋转等变网络就有什么优点,比如,不同方向的狗,转了一个方向之后还是一个狗,cnn希望经过多层卷积之后的feature也只是转了一个方向.16年的一篇ICML论文应运而…

AlexNet 中包含了比较新的技术点,首次在CNN中成功应用了 ReLu .Dropout和LRN等Trick. 1.成功使用了Relu作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络中超过了Sigmoid成功解决了Simoid在网络较深时的梯度弥散问题. 2.训练时使用了Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合. 3.在CNN中使用了重叠的最大池化,AlexNet全部使用最大池化,避免平均池化的模糊效果.并且AlexNet中提出让步长比池化核的尺寸小,这样池化层的输出之间会有重叠核…

1.文章原文地址 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 2.文章摘要 普遍认为成功训练深度神经网络需要大量标注的训练数据.在本文中,我们提出了一个网络结构,以及使用数据增强的策略来训练网络使得可用的标注样本更加有效的被使用.这个网络是由一个捕捉上下文信息的收缩部分和与之相对称的放大部分,后者能够准确的定位.我们的结果展示了这个网络可以进行端到端的训练,使用非常少的数据就可以达到非常好的结果,并且超过了当前的…

1.文章原文地址 Deep Residual Learning for  Image Recognition 2.文章摘要 神经网络的层次越深越难训练.我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练,这些网络比之前使用的网络都要深的多.我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数,而不是学习未参考的函数.我们提供了综合的实验证据来表明这个残差网络更容易优化,以及通过极大提升网络深度可以获得更好的准确率.在ImageNet数据集上,我们评估了残差网络,该网络有152层,层数是VGG网络的8倍,但是有更低…

1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络,它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩.这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.这是通过精心的设计实现的,它允许增加网络的深度和宽度,同时保持计算预算不变.为了提高效果,这个网络的架构确定是基于Hebbian原则和多尺度处理的直觉.其中一个典型的实例用于提交到ILSVRC2014上,我们称之为GoogLeNet,…

1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在这项工作中,我们研究了在大规模的图像识别数据集上卷积神经网络的深度对准确率的影响.我们主要贡献是使用非常小(3×3)卷积核的架构对深度增加的网络进行全面的评估,其结果表明将深度增大到16-19层时网络的性能会显著提升.这些发现是基于我们在ImageNet Challenge 2014的目标检测和分类任务分别获得了第一名和第二名的成…

原文地址:https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190 AlexNet论文:<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,也就是文章<ImageNet Classification with Deep Convolutional N…

参考论文:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 1.特点 1.1 ReLU Nonlinearity的提出 ReLU是非饱和非线性函数,f(x) = max(0, x),收敛速度比饱和激活函数快. 优缺点: ReLU部分解决了sigmoid的饱和性,缺点是在小于0的地方会出现神经单元死亡,并且不能复活的情况.所以,有关于ReLU的改进方法的提出(leaky ReLU, parameterized ReLU,…

1.文章原文地址 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2.文章摘要 语义分割具有非常广泛的应用,从场景理解.目标相互关系推断到自动驾驶.早期依赖于低水平视觉线索的方法已经快速的被流行的机器学习算法所取代.特别是最近的深度学习在手写数字识别.语音.图像中的分类和目标检测上取得巨大成功.如今有一个活跃的领域是语义分割(对每个像素进行归类).然而,最近有一些方法直接采用了为图像…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN…

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算…

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要…

Pytorch预训练模型以及修改 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,torchvision.models包中包含alexnet.densenet.inception.resnet.squeezenet.vgg等常用网络结构,并且提供了预训练模型,可通过调用来读取网络结构和预训练模型(模型参数).往往为了加快学习进度,训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数.加载model如下所示: import torchvision.models as models 1.加…

https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 几乎所有的常用预训练模型都在这里面 总结下各种模型的下载地址: 1 Resnet: model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet…

cifar-10 每张图片的大小为 32×32,而 AlexNet 要求图片的输入是 224×224(也有说 227×227 的,这是 224×224 的图片进行大小为 2 的 zero padding 的结果),所以一种做法是将 cifar-10 数据集的图片 resize 到 224×224. 此时遇到的问题是,cifar-10 resize 到 224×224 时,32G 内存都将无法完全加载所有数据,在归一化那一步(即每个像素点除以 255)就将发生 OOM(out of memory)…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods_2.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/les…

containers graph LR A["Containers"] --> B["nn.Sequetial"] B["nn.Sequetial"] --> C["wrap multiple network layers in sequence"] A["Containers"] --> D["nn.ModuleList"] D["nn.ModuleList…

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读 原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097   本文章已收录于:  深度学习知识库  分类: deep learning(28)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale…

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet.这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model例子中.它也给出了alexnet的复现.详细网络配置文件例如以下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train…

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分类比赛.AlexNet 2012年冠军(top-5错误率16.4%,额外数据15.3%,8层神经网络).VGGNet 2014年亚军(top-5错误率7.3%,19层神经网络).Google Inception 2014年冠军(top-5错误率6.7%,22层神经网络).ResNet 2015年冠军(top-5错误率3.57%,152层神经网络).人眼错误率5.1%.卷积神经网络基…

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN…

这篇文章使用的AlexNet网络,在2012年的ImageNet(ILSVRC-2012)竞赛中获得第一名,top-5的测试误差为15.3%,相比于第二名26.2%的误差降低了不少. 本文的创新点: 1) 训练了(当时)最大的一个卷积神经网络,在ImageNet数据集上取得(当时)最好的结果: 2) 写了一个高度优化的GPU实现的2维卷积: 3) 包含了一些新的特点,来提高网络的泛化能力和减少网络的训练时间 4) 使用了一些有效的方法来减轻过拟合: 5) 网络使用了5层卷积层和3层全连接层,如果…