全卷积架构是一种深度学习架构,在语义分割任务中得到了广泛应用。它的主要思想是利用卷积神经网络来对输入图像进行像素级别的分类,从而实现对不同区域的语义分割。 全连接架构的图像分类思想 全连接架构是传统的深度学习架构,在图像分类任务中得到了广泛应用。它的主要思想是将输入图像的像素数据展平成一维向量,然后通过...
卷积神经网络的每次迭代,模型架构都会发生非常大的变化,卷积核大小、网络层数、跳跃连接等等,这也是不同卷积神经网络模型之间的区别最明显的一点,由于网络模型比较庞大,一言半语无法描述完整,下面我就来详细介绍一下AlexNet的网络模型。 AlexNet 如果读过前面一片文章应该了解,LeNet是一个5层的卷积神经网络模型,它有两...