AlexNet-> vgg vgg 采用更小的卷积核,加深网络深度,但两者的共同点都是卷积层+pooling层最后接上fc 层的结构 Network in network ->googleNet NIN 中采用global average pooling ,而不是使用 fc 层,减少了网络参数,googlenet是在网络中加入inception 的结构,让网络更宽. resnet 为了让网络更深,加入indentity 结构.     目标检测   rcnn 传统object proposal…

原文:计算机视觉识别简史:从 AlexNet.ResNet 到 Mask RCNN 总是找不到原文,标记一下.        一切从这里开始:现代物体识别随着ConvNets的发展而发展,这一切始于2012年AlexNet以巨大优势赢得ILSVRC 2012.请注意,所有的物体识别方法都与ConvNet设计是正交的(任意ConvNet可以与任何对象识别方法相结合). ConvNets用作通用图像特征提取器. 2012年 AlexNet:AlexNet基于有着数十年历史的LeNet,它结合了数据增…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络,然后重点介绍 ResNet 的使用,以及 ResNet 的源码. 模型概览 在torchvision.model中,有很多封装好的模型. 可以分类 3 类: 经典网络 alexnet vgg resnet inception densenet go…

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…

0. alexnet 工具箱下载 下载地址:Neural Network Toolbox(TM) Model for AlexNet Network 需要先注册(十分简单),登陆,下载: 下载完成之后,windows 是无法运行该文件的: 需要打开 matlab,进入到该文件所在的路径,双击运行:(注:需要较久的时间下载安装 alexnet) 1. demo(十一行代码) deep-learning-in-11-lines-of-matlab-code clear camera = webcam…

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…

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.01241 DSOD:从零开始学习深度有监督的目标检测器 Abstract摘要: 我们提出了深入的监督对象检测器(DSOD),一个框架,可以从零开始学目标探测器.艺术对象的对象的状态在很大程度上依赖于下架网络预培训的大规模数据分类如ImageNet,造成学习偏差由于双方的损失函数和分类和检测任务之间的类别分布的差异.对检测任务进行模型微调可以在一定程度上缓解这种偏见,但不能从根本上消除这种偏见.此外,将经过训练的模型从分类转移到差异…

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max…

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网…

case7 淋巴瘤子类分类实验记录 简介 分类问题:3分类 (identifying three sub-types of lymphoma: Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL, 慢性淋巴细胞白血病), Follicular Lymphoma (FL,滤泡性淋巴瘤), and Mantle Cell Lymphoma (MCL,套细胞淋巴瘤) 网络模型:AlexNet 数据集: 原图1388*1040大小,共计374张, 1.4G. CLL:113, FL:13…

[任务一]视频学习心得及问题总结 根据下面三个视频的学习内容,写一个总结,最后列出没有学明白的问题. [任务二]代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读. [任务三]展望学习 结合论文自学谷歌提出的 Inception V1 至 V4, 以及 MobileNets,整理一个学习心得. [任务四]实战练习 AI研习社新上了一个比赛 “ 工业表面纹理缺陷检测 ”,奖金3000元.比赛链接:https://god.yanxishe.com/80 比赛时间为7…

DEADLINE: 2020-08-01 22:00 写在最前面: 本周学习的是卷积神经网络,是本课程重点中的重点,大家务必要熟练掌握. 本周的学习任务包括 视频学习 . 代码练习 .论文讲解 三部分. 1. 视频学习 ● 深度学习的数学基础 (下载地址:https://www.jianguoyun.com/p/DStBQ98QrKKIBhis-K4D) 这部分是桑老师给课程加的内容,大家看看,科普下就好,看不太明白也没有关系 有部分同学事已经学过这些视频,可以略过 ● 卷积神经网络 (下载地址…

第二次作业:卷积神经网络 part 1 视频学习 数学基础 受结构限制严重,生成式模型效果往往不如判别式模型. RBM:数学上很漂亮,且有统计物理学支撑,但主流深度学习平台不支持RBM和预训练. 自编码器:正则自编码器.稀疏自编码器.去噪自编码器和变分自编码器. 概率/函数形式统一: 欠拟合.过拟合解决方案: 欠拟合:提高模型复杂度 决策树:拓展分支 神经网络:增加训练轮数 过拟合1:降低模型复杂度 优化目标加正则项 决策树:剪枝 神经网络:early stop.dropout 过拟合2:数据增…

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3) Introduction Link to Part 1Link to Part 2 In this post, we’ll go into summarizing a lot of the new and important develo…

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧…

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…

为什么卷积层计算量更低paddingStrided convolution多维卷积LeNet 参数卷积网络的好处参数共享稀疏连接经典网络实现LeNet-5AlexNetVGGResNet残差块identity blockconvolutional block残差网络为什么残差网络有用Network in Network & 1*1 convolutionsInception network motivationGoogleNetData AugmentationObject Detection几…

本文来自<ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition>,时间线为2018年1月.是洞见的作品,一作目前在英国帝国理工大学读博. CNN近些年在人脸识别上效果显著,为了增强softmax loss的辨识性特征学习能力,Sphereface提出的multiplicative angular margin,参考文献[43,44]提出的additive cosine margin等分别通过将角度边际和余弦边际整合到lo…

2017年12月25日15:06:44 官方文档:http://pytorch.org/docs/master/index.html 官方文档中文翻译:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 60分钟入门:http://www.pytorchtutorial.com/pytorch-60-minuites/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/25572330 XavierLin的炼丹房:https://zhuanlan.z…

在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune: - 自己搭建的网络,加载初始化模型: def load_with_skip(data_path, session, skip_layer): data_dict = np.load(data_path).item() for key in…

部分跟新于:4.24日    torchvision 0.2.2.post3 torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库. torchvision的详细介绍在:https://pypi.org/project/torchvision/ torchvision主要包括一下几个包: vision.datasets : 几个常用视觉数据集,可以下载和加载,这里主要的高级用法就是可以看源码如何自己写自己的Dataset的子类 vision.models : 流行的模型,例…

安装pytorch时,torchvision独立于torch.torchvision包由流行的数据集(torchvision.datasets).模型架构(torchvision.models)和用于计算机视觉的常见图像转换组成t(torchvision.transforms). 1)数据库 MNIST Fashion-MNIST KMNIST EMNIST COCO Captions Detection LSUN ImageFolder DatasetFolder Imagenet-12 CI…

编程:1.dp的题 2.白纸写代码,给一串数和一个目标值,使用四则运算和括号使得这串数最后计算结果为目标值,打印出所有的方案,要求是这些数每个最多被使用一次,可以不被用到. 3.考了一个查找数组里,未出现过的最小整数 4.链表.字符串处理 5.连续子序列的最大和 6.单向链表的反转 7.二叉树第k层结点个数 8.你要在n个城市工作k周,你可以在周末的时候选择换城市,也可以不换,给你城市之间的邻接矩阵D(n*n维),D(i,j)代表第i,j个城市间有航班,每个城市每周的休假天数X(n,k),X(i…

2014 ECCV 纽约大学 Matthew D. Zeiler, Rob Fergus 简单介绍(What) 提出了一种可视化的技巧,能够看到CNN中间层的特征功能和分类操作. 通过对这些可视化信息进行分析,我们可以 直观了解和分析CNN学到的特征(中间层特征对应什么样的图像) 可以找到提升模型的办法(观察中间层特征,分析模型可以改进的地方) 分析CNN的遮掩敏感性(遮住某一块区域后对分类结果的影响) 这种可视化技巧主要用到反卷积的技术,把中间层的激活特征映射回输入空间. 论文动机(Why)…

2014 ICLR 纽约大学 LeCun团队 Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun 简单介绍(What) Ovefeat是2013年ImageNet定位任务的冠军,同时在分类和检测任务也取得了不错的结果. 它用一个共享的CNN来同时处理图像分类,定位,检测三个任务,可以提升三个任务的表现. 它用CNN有效地实现了一个多尺度的,滑动窗口的方法,来处理任务. 提出了一种方法…

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

torchvision https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html#module-torchvision The torchvision package consists of popular datasets(数据集), model architectures(模型结构), and common image transformations(通用图像转换) for computer vision. torchvision.get_…

LeNet5 AlexNet VGG16 ResNet  : 残差网络 Inception Net :  特点,可以通过1*1*192 的卷积核来缩减参数个数,压缩维度,约缩减10倍, 例如  :用1*1*192的卷积核,使用的参数个数为:  28*28*32 *    1*1*192     +     = 1.2M 但是使用5*5*192   需要5*5*192*28*28*32 = 120M个参数…

一下摘自:https://blog.csdn.net/Fire_Light_/article/details/79602705 论文链接:ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 作者开源代码:https://github.com/deepinsight/insightface 这篇论文原名是ArcFace,但是由于与虹软重名,后改名为Insight Face. 其实这篇论文可以看作是AmSoftmax的一种改…