此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。 2.1 AlexNet模型结构 AlexNet与此前的LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接,具体结构如图1所示。 1)第一模块:对于$224\times 224$的彩色图像,先用96个$11\times 11\times 3$的卷积核对其进行卷积,提
VGG16网络结构图 ResNet网络结构图
VGG16 模型可以通过这里下载(密码 78g9),模型是一个. npy 文件,本质上是一个巨大的 numpy 对象,包含了 VGG16 模型中的所有参数,该文件大约有 500M,所以可见如果是从头训练这样一个模型是非常耗时的,借助于迁移学习的思想,我们可以直接在这个模型的基础上进行训练。 识花数据集 我们要使用的花数据集可以在这里...
在训练结束后,我们会将一组模型复制到./output/vgg16/voc_2007_trainval/default路径下进行测试。 在对特征图进行可视化前,首先新建一个visual_ckpt.py文件查看vgg16.ckpt文件的内容、参数名称及尺寸,具体代码如下所示。 fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflow che...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.LeNet(1998) LeNet是最早的卷积神经网络之一[1],其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年,Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。算...
AlexNet[1]是2012年ImageNet竞赛的冠军模型,其作者是神经网络领域三巨头之一的Hinton和他的学生Alex Krizhevsky。 AlexNet以极大的优势领先2012年ImageNet竞赛的第二名,也因此给当时的学术界和工业界带来了很大的冲击。此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。
AlexNet[1]是2012年ImageNet竞赛的冠军模型,其作者是神经网络领域三巨头之一的Hinton和他的学生Alex Krizhevsky。 AlexNet以极大的优势领先2012年ImageNet竞赛的第二名,也因此给当时的学术界和工业界带来了很大的冲击。此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.LeNet(1998) LeNet是最早的卷积神经网络之一[1],其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年,Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。算...
AlexNet以极大的优势领先2012年ImageNet竞赛的第二名,也因此给当时的学术界和工业界带来了很大的冲击。此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。 2.1 AlexNet模型结构 AlexNet与此前的LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接,具体结构如图1所示。