CNN发展历史 下面简单叙述下的CNN的发展历史 1 LeNet: 广为流传LeNet诞生于1998年,网络结构比较完整,包括卷积层、pooling层、全连接层,这些都是现代CNN网络的基本组件。被认为是CNN的开端。 2 AlexNet: 2012…
而另一个挑战——图像检测中,也是任少卿、何凯明、孙剑等优化了原先的R-CNN, fast R-CNN等通过其他方法提出region proposal,然后用CNN去判断是否是object的方法,提出了faster R-CNN。Faster R-CNN的主要贡献是使用和图像识别相同的CNN feature,发现那个feature不仅可以识别图片是什么东西,还可以用来识别图片在哪个位置!
R-CNN 系列算法是目标检测 two-stage 类的代表算法,本文将从问题背景,创新点,框架模块,训练流程,检测流程五个方面比较,了解它们的的发展历程,以及发展原因。你还应该了解 one-stage 类YOLO一支的发展史:C…
除了识别物体等简单的分类任务,CNN 也在需要精准定位的任务上表现出色,比如形义分割和目标检测。 (9)时空卷积网络 使用CNN 为各种基于图像的应用带来了显著的性能提升,也催生了研究者将 2D 空间 CNN 扩展到视频分析的 3D 时空 CNN 上的兴趣。一般而言,文献中提出的各种时空架构都只是试图将空间域 (x,y) 的 2D...
在1998年前的CNN发展史这篇博客 http://www.lunarnai.cn/2018/07/03/Brief_history_CNN/ 已经叙述的很详尽了,有兴趣的可以看一下,基本上是如何从动物中获取灵感构建计算机的神经网络模型,下面我只阐述重大的CNN模型突破节点。 1. LeNet-5 (1998)
CNN发展简史 LeNet:2个卷积3个全连接,最早用于数字识别 AlexNet:12年ImageNet冠军,5个卷积3个全连接,多个小卷积代替单一大卷积;使用ReLU激活函数,解决梯度小数问题;引入dropout避免模型过拟合;最大池化。 ZF-Net:13年ImageNet冠军,只用了一块 GPU 的稠密连接结构;将AlexNet第一层卷积核由11变成7,步长由4变为2...
最古老的CNN模型 1985年提出的后向传播算法(Back Propagation,BP算法)。BP算法来训练多层神经网络用于识别手写数字(MNIST),CNN的开山之作。 LeNet 1998年的LeNet5[4]标注着CNN的真正面世,但是这个模型在后来的一段时间并未能火起来,主要原因是费机器(当时苦逼的没有GPU啊),而且其他的算法(SVM,老实说是你干的吧...
CNN发展史 年份主要事件意义 1989 Yann LeCun等人提出了LeNet的最初形式 CNN研究萌芽 1998 Yann LeCun等人回顾了应用于手写字符识别的各种方法,并用标准手写数字识别基准任务对这些模型进行了比较,结果显示卷积神经网络的表现超过了其他所有模型,激起了大量学者对神经网络的研究的兴趣 LeNet-5网络是后续大量CNN网络构架...
LeNet虽然不是CNN的起点,但却是后来CNN兴起的标志模型。LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型。 图1.1:LeNet-5网络结构 图1.2:LeNet-5网络结构 在当年神经网络还是MLP(Multilayer Perceptron,多层感知机)大行其道时,能设计出这样的模型已实属不易,也为后来CNN模型的发展奠定了基础。
CNN的发展史最早的DeepLearning概念被提出来的时候，其实所指的并不是CNN，最早是指所提出来的限制波茨曼机（RestrictedBoltzmannMachine）、深度致信网络（DeepBelieveNet）。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗？有数学基础吗？搞得...