AlexNet 包含八层:前五层是卷积层,其中一些是最大池化层,后三层是全连接层。除最后一层外,网络被拆分为两个部分,每个部分在一个 GPU 上运行。整个结构可以写成: (CNN→LRN→MP)^2→(CNN^3→MP)→(FC→DO)^2→Linear→Softmax 其中各个字母分别代表着: CNN = 卷积层(后面紧接着激活函数 ReLU) LRN = ...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于...
在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化,AlexNet全部使用最大池化,避免平均池化的模糊化效果。并且AlexNet中提出让步长比池化核的尺寸小,这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖,提升了特征的丰富性。 tensorflow代码实现: from datetime import datetime import math,time import tensorflow as tf batch_siz...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于...
CNN是深度学习应用在CV领域的基础单元；AlexNet、VGG这些模型都是基于CNN单元构建起来的，本来是用来训练...
CNN一般是指一个网络里面含有大量的卷积层，你可以把常见的层（卷积、全连接等）理解为积木，网络就是...
首先大家都是CNN确切的说是Deep CNN LeNet、AlexNet、GoogleNet这些是用于图像分类的。因为能够进行良好的...
CNN是卷积神经网络，核心作用在于通过卷积核提取特征，其常规主要构成为卷积层，池化层，全连接层。利用该...
比如，下面的单次多盒检测器，就以VGG-16为基础。再比如Faster RCNN也利用了VGG-16....
Lenet、Alexnet、Googlenet、VGG是CNN的一系列具体实现，它们的提出，是面向图像分类任务的。而由于它们...