论文重点:本论文主要通过深度卷积神经网络对ImageNet LSVRC-2010数据集进行训练,取得了比之前最先进技术更好的分类结果。使用了大型、深度的卷积神经网络,包括五个卷积层和三个全连接层,其中采用了非饱和神经元和高效的GPU实现卷积操作,以及名为“dropout”的正则化方法。 6.Darknet-53 [CoRR 2018]YOLOv3: An Incr...
名称:Faster R-CNN:使用区域提议网络实现实时目标检测 论文:arxiv.org/abs/1506.0149 题目:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 名称:ShuffleNet:用于移动设备的极其高效的卷积神经网络 论文:arxiv.org/abs/1707.0108 题目:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient...
卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功,但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月,约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》,对卷积网络的技术基础、组成模块、现状和研究前景进...
深度残差网络(deep residual network)是2015年微软何凯明团队发表的一篇名为:《Deep Residual Learning for Image Recognition》的论文中提出的一种全新的网络结构,其核心模块是残差块residual block。正是由于残差块结构的出现使得深度神经网络模型的层数可以不断加深到100层、1000层甚至更深,从而使得该团队在当年的ILSVRC...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。本文旨在介绍CNN的基本概念和结构,以及CNN网络架构设计的基本思路。 一、卷积神经网络介绍 ...
最早提出卷积神经网络的是Yann LeCun大神提出的LeNet-5网络,这是由三个卷积层和两个全连接层构成的网络,最初用于数字识别。至此开始,各种各样的卷积神经网络便开始拉开深度学习的帷幕。 LeNet-5 本来我并没有打算介绍神经网络和卷积神经网络,但是为了推卷积神经网络的那些论文的详细介绍(下面这篇推文中的承诺),所...
这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考: [1]Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七) [2]LeNet-5, convolutional neural networks [3]卷积神经网络 [4]Neural Network for Recognition of Handwritten Digits ...
本文主要CNN系列论文解读——AlexNet的简介、模型结构、参数计算、网络结构的代码实现等。原文发表于语雀文档,排版更好看,目录如下: 【论文解读】CNN深度卷积神经网络-AlexNet · 语雀www.yuque.com 图标 更多CNN论文解读系列: 【论文解读】CNN深度卷积神经网络-AlexNet ...
AlexNet进一步发扬LeNet关于深度卷积的思想,尝试了把CNN的重要思想应用到更深的结构层次。AlexNet破天荒地使用了以下新技术: 1、首次使用ReLU函数作为神经元的激活函数。ReLU函数有比Sigmoid函数更好的性质,成功解决了训练深度网络时的梯度消失问题。 2、首次使用Dropout机制。训练网络时随机舍弃了一部分神经元。Dropout最早...
CNN,全称是“卷积神经网络”(Convolutional Neural Network),是一种深度学习模型,常用于图像识别、视频分析、自然语言处理等多个领域。它的出现彻底改变了我们对机器学习尤其是计算机视觉的理解。想象一下,你在一张照片中寻找某个特定的物体,或者在一段视频中识别出不同的场景,CNN就是为了这类任务而生的。