简介 VGG, resnet和inception是3种典型的卷积神经网络结构. VGG采用了3*3的卷积核,逐步扩大通道数量 resnet中,每两层卷积增加一个旁路 inception实现了卷积核的并联,然后把各自通道拼接到一起 简单起见,直接使用了[1]的代码来测试 resnet,然后用[2],[4]的代码替换[1]中的model,改了改通道,测 VGG 和 inception. GPU是gtx1050,主板开始是 x79,后来坏了,换成 x470,GPU占比提高很多. CPU占比始终100%

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

从GoogLeNet的Inceptionv1开始,发展了众多inception,如inception v2.v3.v4与Inception-ResNet-V2. 故事还是要从inception v1开始说起. Inception v1 相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络而言,inception v1采用在同一层中提取不同的特征(使用不同尺寸的卷积核),并提出了卷积核的并行合并(也称为Bottleneck layer),如下图 这样的结构主要有以下改进: 一层block就包含1x1卷积

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

最近在研究inception模型,将v1到v4版本的论文都研读了一下,这里做一下总结. 这里推荐一下这个GitHub,博主将常见的论文都做了翻译,大家可以参考中文来加深理解. 1.Inception v1 1.1 Introduction Inception V1是来源于<Going deeper with convolutions>,论文主要介绍了,如何在有限的计算资源内,进一步提升网络的性能. 提升网络的性能的方法有很多,例如硬件的升级,更大的数据集等.但一般而言,提升网络性能最直接的方法

博客:博客园 | CSDN | blog 写在前面 Inception 家族成员:Inception-V1(GoogLeNet).BN-Inception.Inception-V2.Inception-V3.Inception-ResNet-V1.Inception-V4.Inception-ResNet-V2. Inception系列网络结构可以模块化为: \[Input \rightarrow Stem \rightarrow A \rightarrow ReducitonA \righta

Applied Deep Learning Resources A collection of research articles, blog posts, slides and code snippets about deep learning in applied settings. Including trained models and simple methods that can be used out of the box. Mainly focusing on Convoluti

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

NAS(神经结构搜索)综述 文章转载自:http://www.tensorinfinity.com/paper_136.html 本文是对神经结构搜索(NAS)的简单综述,在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献.深度学习技术发展日新月异,市面的书很难跟上时代的步伐,本人希望写出一本内容经典.新颖的机器学习教材,此文是对<机器学习与应用>,清华大学出版社,雷明著一书的补充.该书目前已经重印了3次,收到了不少读者的反馈,对于之前已经发现的笔误和印刷错误,在刚印刷出的这一版中已经做了校正,我会

Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual TrackingUpdated on 2019-04-01 16:10:37 Paper (arXiv V3):https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdf Code:https://github.com/researchmm/SiamDW  (Training and Testing for SiamFC, but Testing only for Siam

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

0.背景 这个模型是<Deep Learning高质量>群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候,看到对应的论文<VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age>中对比实验涉及到的SENet,其结果比ResNet-50还好,所以也学习学习. github上的SENet CNN是通过用局部感受野,基于逐通道基础上,去融合空间信息来提取信息化的特征,对于图像这种数据来说很成功.不过,为

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

R-FCN 原理 R-FCN作者指出在图片分类网络中具有平移不变性(translation invariance),而目标在图片中的位置也并不影响分类结果;但是检测网络对目标的位置比较敏感.因此Faster R-CNN将ROI的特征提取操作放在了最后分类网络中间(靠后的位置)打破分类网络的平移不变性,而不能直接放在网络的末尾.但是这样存在的问题是ROI特征提取不共享计算,导致计算量较大. 一般来讲,网络越深,其具有的平移旋转不变性越强,这个性质对于保证分类模型的鲁棒性有积极意义.然而,在检测问题

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解

一.科大讯飞(合肥) 概况:刚经历了科大讯飞的初面,大概35分钟左右,问的内容比较笼统,主要针对简历上的内容来,面试官比较亲切,回忆了一下面试内容. 建议:把简历上的内容整吧清楚,不知道的别瞎写,写了就要知道点,还要说的比较匀称.圆满. 1.你简历上写的这个聚类的项目,具体是怎么做的呢? 2.你这个文字识别是用什么方法呢?检测用的什么?说一下该方法的具体使用?既然单阶段的结果不够好为什么不试一下其他方法呢? 3.期望薪资是多少? 4.家哪里的?有对象吗? 5.有什么想问的? 小声bb:约好的两点

从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾 从 1998 年经典的 LeNet,到 2012 年历史性的 AlexNet,之后深度学习进入了蓬勃发展阶段,百花齐放,大放异彩,出现了各式各样的不同网络,包括 LeNet.AlexNet.ZFNet.VGG.NiN.Inception v1 到 v4.Inception-ResNet.ResNet.WRN.FractalNet.Stochastic Depth.DenseNet.ResNeXt.Xception.SENet.SqueezeNet.N

CNN 权重可视化 How convolutional neural networks see the world An exploration of convnet filters with Keras Note: all code examples have been updated to the Keras 2.0 API on March 14, 2017. You will need Keras version 2.0.0 or higher to run them. In this

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/I5XgYrPCCGyfV2qTI0sJhQ 深度神经网络自出现以来,已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术.其中,ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展.精确计算水平取得了稳步的增长,但颇具吸引力的模型应用尚未得到合理的利用. 本文将综合分析实际应用中的几项重要指标:准确度.内存占用.参数.操作时间.操作次数.推理时间.功耗,并得出了以下几项主要研究结论: 功耗与批量大小.体系结构无关: 准确度与推理时间呈