卷积神经网络(CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的。在短时间内,变成了一种颠覆性的技术,打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其最初在图像处理的应用范围。 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由...
Transformer方法如SwinUNETR和nnFormer在多个数据集上的表现通常低于CNN基方法,如SwinUNETR在ACDC数据集上的DSC为91.29%,而nnU-Net为91.54%。 效率和VRAM使用 不同模型的VRAM使用和训练时间也被报告,如nnU-Net ResEnc XL使用36.60GB VRAM且训练时间达66小时,显示出在处理大型数据集时,模型缩放和硬件资源的充分利用对...
而卷积层可以保持形状不变。当输入数据是图像时,卷积层会以3维 数据的形式接收输入数据,并同样以3维数据的形式输出至下一层。因此, 在CNN中,可以(有可能)正确理解图像等具有形状的数据。 filter filter is a matrix of weights that are learned during the training process. padding padding is a technique us...
可以使用group convolution。一般来说增加网络表达能力的途径有三种:1.增加网络深度,如从AlexNet到ResNet,但是实验结果表明由网络深度带来的提升越来越小;2.增加网络模块的宽度,但是宽度的增加必然带来指数级的参数规模提升,也非主流CNN设计;3.改善CNN网络结构设计,如...
卷积神经网络(ConvNet/CNN)，作为深度学习的重要组成部分，广泛应用在图像和视频识别、图像分析和分类、推荐系统以及自然语言处理等领域。它特别适合处理像素矩阵形式的数据，如图像，通过学习权重来区分重要和不重要的图像特征，对数据预处理的要求相对较低。相较于传统的前馈神经网络(FNN，也称深度前馈网络)...
本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2。 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet。另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军。
传统的CNNs 传统的CNNs,也被称为 “vanilla” CNNs,由一系列的卷积层和池化层组成,然后是一个或多个全连接层。如前所述,该网络中的每个卷积层都运行一系列的卷积与可教的过滤器集合,从输入图像中提取特征。 Lenet-5架构是最早用于手写数字识别的有效CNNs之一,说明了一个传统的CNNs。它有两套卷积层和池化...
2012年,Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2](以第一作者alex命名)。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。
CNN和VGGNet-16背后的架构,在机器学习方面,人工神经网络表现非常好。由于人工神经网络是非线性函数,它可以应用于求解问题中许多模式的运算。我们将人工神经网络(ANN)用于图像、音频、单词等各种分类任务中,也可用于时间序列等各种回归分析中。不同的人工神经网络有不同
通过对LeNet-5的网络结构的分析,可以直观地了解一个卷积神经网络的构建方法,可以为分析、构建更复杂、更多层的卷积神经网络做准备。 LaNet-5的局限性CNN能够得出原始图像的有效表征,这使得CNN能够直接从原始像素中,经过极少的预处理,识别视觉上面的规律。然而,由于当时缺乏大规模训练数据,计算机的计算能力也跟不上,Le...