The current state-of-the-art on ImageNet ReaL is Baseline (ViT-G/14). See a full comparison of 57 papers with code.
在图像识别(Image Classification on ImageNet)榜单中,阿里云包揽了训,为了让机器学习模型取得更好的效果,开发者往往希望获得更多数据训练模型,而有助于解决该问题的联邦学习受到了越来越多的关注。简单来说,联邦学习可以在不共享数据的前提下,利用双方数据实现模型
ImageNet是一个包含超过1500万标注的高分辨率图像的数据集,属于大约22,000个类别。这些图像是从网络上收集的,并由人工标注员使用Ama-zon的机械土耳其众包工具进行标注。从2010年开始,作为Pascal Visual Object Challenge的一部分,一年一度的竞赛被称为ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。ILSVRC使用ImageNet的一个子集...
这些卷积层和池化层的作用是通过提取图像的特征,逐渐降低图像的分辨率和复杂性,从而使得后续的全连接层可以更好地处理图像的特征。 3.2 全连接层 AlexNet使用了3个全连接层,其中第三个全连接层的输出是1000个类别的概率分布,对应着ImageNet数据集中的1000个类别。全连接层的作用是将卷积层和池化层提取的特征转化为...
-- 在ImageNet 数据集主要关注的使避免过拟合; 多个GPU进行训练(Traning on Multiple GPUs) 单个GPU的memory 是有限的,对于网络和数据集来说,训练十分困难; 利用两个GPU进行并行训练; GPU只在某些层进行通信。这意味着,例如,第3层的内核从第2层中的所有内核映射中获取输入。但是,第4层中的内核仅从第3层中驻...
1、文章概要:论文名称:《Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E.Imagenet classification with deep convolutional neural networks[J]. Advances inneural information processing systems, 2012, 25: 1097-11…
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 dif- ferent classes. On the test data, we achieved top-1 and top-5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than ...
Title:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ImageNet 当时最大的图片数据集,120万张图片,1000类。 Deep Convolutional Neural Networks 神经网络我们比较熟悉,但是当时主流的神经网络是SVM,树等等,deep convolution是一个新颖的概念。
Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Hinton, G. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In NIPS’2012. 三年前,Hinton的弟子,以前所未有的深度CNN,达到前所未有的ImageNet正确率。这种里程碑式的论文,我是当教材来读的。