经典CNN模型LeNet解读 - 知乎 (zhihu.com) 1.2 模型结构 ● Convolutions、Subsampling(Pooling+Sigmoid(激活函数))● Convolutions、Subsampling(Pooling+Sigmoid)● FC, FC● Gaussian connections 1.3 应用场景 ● 字符分类 2. AlexNet(2012) 2.1 参考 ● Paper:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neur...
学习了一段深度学习之后,对经典的CNN模型整理了一下,内容主要是参考了吴恩达老师的视频与《动手学深度学习》,如果有错误之处还望指正。 一、 LeNet-5 1.1简介 LeNet模型,这是一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络,它的名字来源于LeNet论文的作者YannLeCun。虽然以现在的眼光看来,LeNet模型结构与设计思...
caffe的model文件在这里。说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。 模型结构见下图,别看只有寥寥八层(不算input层),但是它有60M以上的参数总量,事实上在参数...
本文将引入 ImageNet图像数据库,并介绍以下几种经典的CNN模型架构:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet 1.ImageNet介绍 ImageNet是一个包含超过1500万幅手工标记的高分辨率图像的数据库,大约有22000个类别。该数据WordNet库组织类似于的层次结构,其中每个领域叫同义词集合。每个同义词集合都是 ImageNet层次结构中...
学习了一段深度学习之后,对经典的CNN模型整理了一下,内容主要是参考了吴恩达老师的视频与《动手学深度学习》,如果有错误之处还望指正。 一、 LeNet-5 1.1简介 LeNet模型,这是一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络,它的名字来源于LeNet论文的作者YannLeCun。虽然以现在的眼光看来,LeNet模型结构与设计思想相...
CNN经典网络模型演进:从LeNet到DenseNet,CNN网络架构演进:从LeNet到DenseNet卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZFNet到VG
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,我们以通过收...
经典分类模型(一):Alexnet(2012) CSDN账号:https://blog.csdn.net/qq_18315295公众号:灯会AI平台ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Netwo… 阅读全文 赞同 添加评论 分享 收藏 登录知乎,您可以享受以下权益:
CNN网络一般要经过Pooling或者stride>1的Conv来降低特征图的大小 但是DenseNet的密集连接方式需要特征图大小保持一致,为了解决这个问题,DenseNet网络中使用DenseBlock+Transition的结构,其中DenseBlock是包含很多层的模块,每个层的特征图大小相同,层与层之间采用密集连接方式。而Transition模块是连接两个相邻的DenseBlock,并且通...