ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. 是由李飞飞团队从2007年开始,耗费大量人力,通过各种方式(网络抓取,人工标注,亚马逊众包平台)收集制作而成,它作为论文在CVPR-2009发布.当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法. 深度学习发展起来有几个关键的因素,一个就是庞大的数据(比如说ImageNet),一个是GPU的出现.(还有更优的深度模型,更好的优化算法,可以说数据和GPU推动了这些的产生,这些产生继续推动深度学习的发展). ILSV

技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦!深度学习大讲堂是高质量原创内容平台,邀请学术界.工业界一线专家撰稿,致力于推送人工智能与深度学习最新技术.产品和活动信息!           近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识

0 - 摘要  我们训练了一个大型的.深度卷积神经网络用来将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万高分辨率的图像分为1000个不同的类别.在测试集上,我们在top-1和top-5上的错误率分别为37.5%和17.0%,这比当前最好的技术好得多.这个拥有6000万参数和65万神经元的神经网络,由5个卷积层构成(其中有一些后接有池化层)和3个全连接层以及最后一个1000类别的softmax层.为了使得训练更加快速,我们使用非饱和神经元以及一个高效的GPU卷积操作实现.为了降低全连接层

近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越高,速度越来越快.另一方面,直接回归Bounding Box的框架,从YOLO到SSD,在保持速度优势的同时,性能也逐渐得到提升.“深度学习大讲堂”往期介绍过这方面的进展,在此不再赘述.    近期,我们在PASCAL VOC2012目标检测上提交的结果mAP性能达到87.9,刷新了世界记录,排名第一名

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 对数据集的处理 3. 网络模型 3.1 ReLU Nonlinearity 3.2 Training on multiple GPUs 3.3 Local Response Normalization 3.4 Overlapping Pooling 3.5 Overall Architecture 4. 减少过拟合 4.1 Data Augmentation 4.2 dropout 5. details of learning 效果 @ 0. 论文链接 h

Rupesh Kumar Srivastava (邮箱:RUPESH@IDSIA.CH)Klaus Greff (邮箱:KLAUS@IDSIA.CH)J¨ urgen Schmidhuber (邮箱:JUERGEN@IDSIA.CH)The Swiss AI Lab IDSIA(瑞士AI实验室IDSIA)Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale(IDSIA:institute of studies on intellig

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

目录 故事背景 算法原理 点估计 神经网络算法与点估计的关系 核心思想 回头品味 实验 高斯 其他生成噪声 发表在2018 ICML. 摘要 We apply basic statistical reasoning to signal reconstruction by machine learning – learning to map corrupted observations to clean signals – with a simple and powerful conclusion

一,train_val.prototxt name: "CIFAR10_quick" layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { # mirror: true # mean_file: "examples/cifar10/mean.bin

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 代码下载: https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow Abstract We present YOLO, a new approach to object detection.Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame

摘要:我们提出了一个使用卷积网络进行分类.定位和检测的集成框架.我们展示了如何在ConvNet中有效地实现多尺度和滑动窗口方法.我们还介绍了一种新的深度学习方法,通过学习预测对象边界来定位.然后通过边界框累积而不是抑制边界框以增加检测置信度.我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务.该集成框架是ImageNet大型视觉识别挑战2013(ILSVRC2013)本地化任务的获胜者,在检测和分类任务方面取得了非常有竞争力的成果.在赛后工作中,我们为检测任务建立了一个新的技术状态.最后,我们从我

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc

论文标题:OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 标题翻译:OverFeat:使用卷积神经网络集成识别,定位和检测 论文作者:Pierre Sermanet  David Eigen  Xiang Zhang  Michael Mathieu  Rob Fergus  Yann LeCun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1312.62

深度学习白平衡(Color Constancy,AWB):ICCV2019论文解析 What Else Can Fool Deep Learning? Addressing Color Constancy Errors on Deep Neural Network Performance 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Afifi_What_Else_Can_Fool_Deep_Learning_Addres

以下程序实现将训练集构建为ImageNet模型,训练集图片为56个民族 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.PrintWriter; public class createTxt { public static void createClassInd(){//56个民族编号及名称 FileOutputStream fou

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

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

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别