卷积神经网络(简称CNN)是一类特殊的人工神经网络,是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异,精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视觉领域,CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成,每个卷积核对输入的像素进行卷积操作,得到下一次的输入。
🍀意义:普遍认为,卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络,可以说LeCun等是CNN的缔造者,而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作。 2.2 AlexNet 论文: 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 🎄简介:AlexNet是2012年ISLVRC 2012(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challen...
CNN模型是一种特殊的神经网络结构,通过使用卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征,进而进行分类或其他视觉任务。CNN模型在图像处理领域取得了巨大的成功,被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务中。 然而,传统CNN模型存在一些限制。首先,CNN网络结构通常需要大量的参数和计算资源。对于大规模的图像数据集,...
CNN模型的可解释问题,很早就有人在研究了,严格来说只是“CNN可视化”。有两个经典的方法。 CNN中的卷积、反卷机和反池化 反卷机(Deconvolution)、上采样(Unsampling)、上池化(Unpooling) UnPooling的过程,特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息,之后在unPooling阶段使用该信息扩充FeatureMap,除最大值位置以...
NLP领域核心框架—BERT模型精讲:基于BERT模型的中文情感分析及中文命名体识别实战教程,华理博士半天就教会了我BERT模型! CV视觉与图像处理 1218 21 【目标检测】如何快速拿结果?华理博士亲自分享:YOLO全系列、DTER模型、R-CNN系列目标检测算法,目标检测入门必备!(人工智能/深度学习/计算机视觉) 咕泡程序员 1259 8 ...
CNN/RNN/GAN/GNN/Transformer五大神经网络模型全详解,深度学习入门必备! 人工智能与Python 1499 21 38:53:20 【Pytorch神经网络基础】Pytorch框架零基础入门保姆级教程,快速搭建神经网络分类模型(深度学习/计算机视觉/图像处理/CNN/RNN) 人工智能与Python 1377 33 11:36:22 【图像还能这么“GAN"】人脸合成...
在面对图像三分类任务时，选择合适的CNN模型至关重要。模型的选择应基于数据量的大小。若数据量充足，可尝试更为复杂的模型以充分挖掘数据特征；反之，则需谨慎避免过拟合或欠拟合现象的发生。常见的图像分类模型包括VGG16、VGG19、InceptionV3、Xception、MobileNet、AlexNet、LeNet、ZF_Net、ResNet18、Res...
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计算FLOPs的关键在于理解模型中的各个操作对计算力的需求。以卷积层为例，其计算力消耗主要由卷积核的大小、输入特征图的尺寸、输出特征图的数量以及通道数决定。通过具体操作的数学推导，我们可以计算出单个卷积操作的FLOPs，并进一步计算整个卷积层的FLOPs。这一过程直观地展示了模型计算力消耗的来源。计算...