AlexNet神经网络模型是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出的一种深度卷积神经网络(CNN)结构。它在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中取得了显著的成绩,大幅降低了图像识别的错误率。 1. AlexNet结构特点: - 包含五个卷积层、三个最大池化层、两个归一化层、两个全连接层和...
知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。 2、AlexNet 模型特点 AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构,学习更丰富更高维的图像特征。AlexNet的特点: 1)更深的网络结构 2)使用层叠的卷积层,即卷积层+卷积层+池化层来提取图像...
【数据增广】随机地从256*256的原始图像中截取224*224大小的区域,相当于增加了2048倍的数据量;【Dropout】AlexNet在后面的三个全连接层中使用Dropout,随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。 AlexNet总共包含8层,其中有5个卷积层和3个全连接层,有60M个参数,神经元个数为650k,分类数目为1000,LRN层出现在第一个...
下面是Pytorch版本的AlexNet,如果是用Tensorflow或者是百度的Paddle等深度学习框架,其实代码也基本类似. classAlexNet(nn.Module):def__init__(self):#继承父类nn的所有方法super(AlexNet,self).__init__()#构建序列化的神经网络,将网络层按照传入的顺序组合起来self.model=nn.Sequential()#第一层卷积神经网络#传入...
5.参考文献 背景: AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好成绩,也是在那年之后,更多的更深的神经网路被提出,比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 其官方提供的数据模型,准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色。
在CV领域,我们需要熟练掌握最基本的知识就是各种卷积神经网络CNN的模型架构,不管我们在图像分类或者分割,目标检测,NLP等,我们都会用到基本的CNN网络架构。 CNN从最初的2012年AlexNet横空出世到2014年VGG席卷世界以及2015年ResNet奠定了该领域的霸主地位,网络模型变得越变...
5.参考文献 背景: AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好成绩,也是在那年之后,更多的更深的神经网路被提出,比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 其官方提供的数据模型,准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色。
AlexNet是第一个深度学习架构,它是由深度学习先锋之一——Geoffrey Hinton和他的同事们共同研究并引入的。AlexNet是一个看似简单但功能非常强大的网络架构,它为现在深度学习的突破性研究铺平了道路。下图是AlexNet架构: 从分解图中我们可以看出,AlexNet其实就是一个简单的架构,其中的卷积层和聚积层相互叠加,最顶部的是...
第一个典型的CNN是LeNet5网络,而第一个大放异彩的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中,AlexNet 横空出世,直接将错误率降低了近 10 个百分点,这是之前所有机器学习模型无法做到的。 在计算机视觉领域目标检测和识别 通常用机器学习的方法来解决。为了提高识别的效果,我们以通过...
5.参考文献 背景: AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作,并在当年取得了ImageNet最好成绩,也是在那年之后,更多的更深的神经网路被提出,比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 其官方提供的数据模型,准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色。