Vision Transformers 在视觉识别领域分类中迅速胜过了最新的卷积神经网络,而层次结构的 Transformer(例如:Swin Transformers)通过引入卷积神经网络的先验使得 Transformer 在各类的视觉任务中可以作为一个通用的主干网络并有着显著的表现力。但是这样的混合结构设计却归功于 Transformer 本身的优势上,而不是卷积神经网络的固有...
模型由两个神经网络drift net和diffusion net构成,其中drift net与传统模型类似,是为了预测模型的输出结果,而diffusion net则用来估计预测的不确定性,估计出的不确定性可以应用于OOD样本检测、误分类检测、主动学习等多个任务,而可以估计不确定性的SDE-Net也更加适合于一些关注风险的实际应用领域。
AlexNet是一种深度卷积神经网络,由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出。它在ImageNet图像分类竞赛中取得了显著的成果,标志着深度学习的崛起。LeNet是Yann LeCun于1998年提出的早期卷积神经网络,主要用于手写数字识别。VGGNet是由牛津大学的视
ResNet作为卷积神经网络的一个里程碑式的模型一直在各个领域被应用,因此学习这样一个模型架构很有必要。网上也有很多关于这个网络的介绍,也从中衍生了很多改进的模型(无论改动幅度大小)。因此,有必要就ResNet的变体进行总结。 本篇文章涉及到的文章有:原始版本ResNet[1]、Wider ResNet[3]、ResNeXt[4]、DarkNet53[...
1、ResNet 《Deep Residual Learning for Image Recognition》https://arxiv.org/abs/1512.03385 在模型发展中,网络的深度逐渐变大,导致梯度消失问题,使得深层网络很难训练,梯度反向传播到前面的层,重复相乘可能使梯度无穷小,随着网络的层数更深,其性能趋于饱和,甚至开始迅速下降,下图所示,56层的性能比20层的性能差...
U-Net的原始模型 U-Net是一种比较典型的分割架构。它最初是2015年为医学图像分割而提出的，但是并不局限于医学类图像，另外发展到现在，已经演变出多种变体。下面的图片不是原始论文中的架构，但是相差不大，原始架构中不使用padding，所以需要进行一些裁剪。不过时至今日很多主流U-Net网络在卷积的时候会有padding,...
1、LeNet-5 《Gradient-based learning applied to document recognition》 最早提出的卷积神经网络,一共有7层,3个卷积层,2个池化层,2个全连接层,卷积核大小都是5×5,模型中含有可训练参数的只有卷积层和全连接层,因此为LeNet-5,LeNet-5的提出是解决手写数字识别Mnist的自动识别问题,对MNIST数据集的分识别准确...
LeNet可以说是卷积神经网络的“HelloWorld”,它通过巧妙的设计,利用卷积、池化等操作提取特征,再使用全连接神经网络进行分类。Lenet是一个 7 层的神经网络(不包含输入层),包含 3 个卷积层,2 个池化层,2 个全连接层。它的网络结构图如下所示: LeNet7层结构 ...
模型结构 C1层 卷积层 卷积核: 6组5*5 输入32*32灰度图像 输出6 组 28*28 特征图 神经元数量 6* 28*28 = 4704 可训练参数 6*(5 *5+1)= 156 连接数 156 * 28*28 = 122304 S2层 池化层 采样窗口:2*2 输入6 组 28*28 特征图
这种方法利用了模型并行性,将并行卷积流分割到两个 GPU 上,这在当时是相当创新的 根据原始论文,AlexNet 的大型深度卷积神经网络在 ImageNet LSVRC-2010 竞赛中的 120 万张高分辨率图像上进行了训练,取得了破纪录的结果。该网络的架构由五个卷积层和三个全连接层组成,其深度对其性能至关重要。为了防止过度拟合,...