2.2 AlexNet:深度学习复兴里程碑 classAlexNet(nn.Module):"""AlexNet 架构 (2012)"""def__init__(self,num_classes=1000):super().__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,96,kernel_size=11,stride=4,padding=2),# 227x
AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton设计的深度卷积神经网络架构,是在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中取得突破性成果的模型。AlexNet在当时引领了深度学习领域的发展,证明了深度卷积神经网络在图像识别任务上的有效性。 以下是AlexNet的一些关键特点和创新之处: 1.深度结构:AlexNet是...
随着人工智能的飞速发展,卷积神经网络(CNN)在图像识别、目标检测等领域的应用日益广泛。本文将回顾三个在CNN发展历程中具有里程碑意义的架构:AlexNet、ResNet和Faster R-CNN,帮助读者深入理解它们的核心思想和实际应用。 一、AlexNet AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军,它首次将卷积神经网络带入了大众的视野。这个模型仅...
深度学习网络框架的演进历程见证了其在图像特征提取领域的卓越性能提升。本文将探讨从AlexNet到ResNet这一系列深度学习模型的创新与突破，揭示它们在计算机视觉领域的重大影响。深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像特征提取方面展现出了卓越的性能。随着计算机能力的提升和数据集的扩大，CNN已成为主流的图像特征提取方法。...
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
Res Net是一种由He等人在2015年提出的深度卷积神经网络模型。Res Net采用了残差网络（Residual Network）的结构，使得网络可以更加深层次地学习特征。Res Net模型的特点是在卷积层之间增加了残差块（Residual Block），并通过残差连接将前面的特征传递到后面的层中。这种结构可以有效地解决深层网络的梯度消失和梯度爆炸...
AlexNet在ImageNet竞赛中取得了显著的成绩,证明了深度卷积神经网络在图像分类任务上的有效性,为后续深度学习的发展奠定了基础。 2. 从AlexNet到ResNet的发展过程 从AlexNet到ResNet,卷积神经网络经历了一系列的发展和优化。以下是这一过程中几个重要的里程碑: VGGNet:提出了使用更小卷积核(如3x3)堆叠的方式来增加网...
ResNet DenseNet MobileNet ShuffleNet AlexNet:多层不同大小的卷积层+全连接 参考链接: Netscope 深度学习卷积神经网络-AlexNet AlexNet神经网络结构 - 牧野的博客 - CSDN博客 AlexNet 结构示意图 conv1 阶段 输入数据:227×227×3 卷积核:11×11×3;步长:4;数量(也就是输出个数):96 ...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet都是卷积神经网络的不同变体，它们在计算机视觉领域具有重要地位。以下是它们的简要介绍：LeNet：时间：1998年提出。特点：早期卷积神经网络的代表，结构包含连续的卷积和池化层。应用：首次应用于手写数字识别。局限：在处理较大尺寸图像时效果有限。AlexNet：时间：2012...
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。