本文中,我会根据下大家image classification常用的cnn模型,针对cifar10(for 物体识别),mnist(for 字符识别)& ImageNet(for 物体识别)做一个model 总结。 本文不讲coding(coding请见Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现篇) 本文不涉及公司内部资料,纯公开资料汇总 好,本文就从数据集说起,对数据集不熟悉的...
一、卷积层-激活函数 采用非线性函数:Sigmoid, ReLU(修正线性单元,CNN必用激活函数) 右ReLU有效解决梯度消失(左两侧斜率近乎为零,看的出来吧) 二、池化层 作用:特征融合,降维(无参数需要学习,此处的降维是指减小尺寸,特征层的层数由卷积核数决定了) 引入超参数描述池化: 尺寸 步长 计算类别: 最大化池化平均池化...
Display the number of class names for ImageNet classification task Get numel(classNames) ans = 1000 Prepare Data for Training Note that the CNN model is not going to be used for the original classification task. It is going to be re-purposed to solve a different classification task on ...
如果在CIFAR-10上跑上面的代码,会发现这个分类器实现了38.6%的精度,额已经比随机的结果(10%)要好很多,但是相比人类在该数据集上的识别率(94%)或者优秀的CNN算法(95%),那就差太多了。 我们刚才用的是L1距离来衡量图片间的相似度,我们还可以用其他的,比如说另一个常用的距离是L2距离或叫欧氏距离: d2(I1,I...
Middle level: image classification, segmentation ... High level: scene understanding (e.g., 看图说话) Low level并不意味着低级、简单,而是非常基础的任务,图像本身的质量将直接影响后续的分割、分类、场景理解等任务。 2012年以来,CNN在图像分类、分割、语义理解等中高层任务中取得了比传统方法更好的效果。一...
In the figure below, the image classification model will obtain a single image and will have 4 labels {cat, dog, hat, mug}, corresponding to the probabilities {0.6, 0.3, 0.05, 0.05} respectively, where 0.6 represents the probability that the image label is a cat , The rest of the analo...
以google在2021年6月3日发布的Vision Transformer (ViT)为例,传统的图片识别通过CNN卷机神经网络提取图片信息,ViT将Transformer技术应用到图片分类上,开启了Transformer应用于计算机视觉的先河。该模型也是image-classification任务的默认模型:google/vit-base-patch16-224 ...
这篇文章来自李沐大神团队,使用各种CNN tricks,将原始的resnet在imagenet上提升了四个点。记录一下,可以用到自己的网络上。如果图片显示不了,点击链接观看 baseline# model: resnet50 transform部分使用pytorch的torchvision接口 train transform: transforms.RandomResizedCrop(224) transforms.RandomHorizontalFlip(0.5) ...
AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 训练环境 GPU显卡: GTX 580 3GB GPUs, 两个GPU模型并行训练:例如,第3层的内核从第2层的所有内核映射中获取输入。然而,第4层的内核只从位于同一GPU上的第3层的内核映射中获取输入。
is it possible to combine the strengths of CNNs and ViTs to build a light-weight and low latency network for mobile vision tasks? 移动视觉任务需要轻量化神经网络模型,卷积神经网络具有局部连接和权值共享的特性,这使得其参数量较少。CNN网络在空间上是局部的,而基于自注意力机制的视觉transformer(ViT)能...