是ImageNet 2012年的winner,首次使用CNN,精度大幅提升,具有跨时代意义,之后所有CV领域的模型都是基于卷积神经网络。 原论文图中输入应该是227*227*3,原论文有误。因为当时GPU内存不够,所以用2个GPU,每个GPU有48个卷积核,将模型并行计算。 卷积池化归一化统一算一层卷积层,因为池化和归一化没有参数,所以是8层CNN...
因此,与具有相同大小的层的标准前馈神经网络相比,CNN具有更少的连接和参数,因此它们更容易训练,而其理论最优性能可能稍微弱一些。尽管CNN具有很好的质量,并且尽管其局部结构的效率相对较高,但将它们大规模应用于高分辨率图像时仍然显得非常昂贵。幸运的是,当前的GPU可以用于高度优化的二维卷积,能够加速许多大型CNN的训练...
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...
caffe的model文件在(2)。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。 (2)https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt 模型...
CNN模型汇总 一、LeNet5 模型 LeNet5 诞生于 1994 年,是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始,在许多次成功的迭代后,这项由 Yann LeCun 完成的开拓性成果被命名为 LeNet5(参见:Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition)。
在对ImageNet概览之后,我们现在来看看不同的CNN模型架构。 2.LeNet 图1 2010年,在 ImageNet挑战赛也称为 ILSVRC2010)中出现了一个CNN架构——LeNet5,由 Yann Lecun创建。该网络以一个32×32的图像作为输入,然后进入卷积层(C1),接着进入子采样层(S2),目前子采样层被池化层取代。然后是另一个卷积层序列(C3...
经典CNN模型 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...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是深度学习中非常常见的算法(模型),其在图像处理中应用广泛,基于CNN的专利申请近些年也增长迅速。因此作为(特别是电学领域的)专利代理师,理解CNN的基本步骤(结构)以及熟悉一些CNN的经典模型如LeNet-5、AlexNeT、VGG-16、GoogLeNet等也有助于更好地掌握相关领域申请的技...
6.2 Fast R-CNN 由于3个主要问题,对原始模型进行了改进。 训练需要多个阶段(将SVM转换为边界框回归器),计算成本很高,而且速度极慢(RCNN每张图像需要53秒)。 快速R-CNN能够通过基本上共享不同提议之间的转换层的计算并交换生成区域提议和运行CNN的顺序来解决速度问题。 在这个模型中,图像首先通过ConvNet提供,区域提...