1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络,它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩.这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.这是通过精心的设计实现的,它允许增加网络的深度和宽度,同时保持计算预算不变.为了提高效果,这个网络的架构确定是基于Hebbian原则和多尺度处理的直觉.其中一个典型的实例用于提交到ILSVRC2014上,我们称之为GoogLeNet,…

1.GoogleNet 网络: Inception V1 - Inception V2 - Inception V3 - Inception V4 1. Inception v1 split - merge - 1*1卷积,3*3卷积, 5*5卷积, 3*3池化 输入层:inception 1*1 卷积 1*1卷积 - 3*3卷积 1*1卷积 - 5*5卷积 3*3 maxpooling - 1*1 卷积 2个辅助分类器 深网络中,梯度回传到最初几层,存在严重消失问题 有效加速收敛 测试阶段不适…

CNN对于旋转不具有等变性,对于平移有等变性,data augmentation的提出就是为了解决这个问题,但是data augmentation需要很大的模型容量,更多的迭代次数才能够在训练数据集合上对旋转等变,对于测试集合,也不一定能够保证等变 可能大家会问,旋转等变网络有什么优点?data augmentation有什么优点,旋转等变网络就有什么优点,比如,不同方向的狗,转了一个方向之后还是一个狗,cnn希望经过多层卷积之后的feature也只是转了一个方向.16年的一篇ICML论文应运而…

1.文章原文地址 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 2.文章摘要 普遍认为成功训练深度神经网络需要大量标注的训练数据.在本文中,我们提出了一个网络结构,以及使用数据增强的策略来训练网络使得可用的标注样本更加有效的被使用.这个网络是由一个捕捉上下文信息的收缩部分和与之相对称的放大部分,后者能够准确的定位.我们的结果展示了这个网络可以进行端到端的训练,使用非常少的数据就可以达到非常好的结果,并且超过了当前的…

1.文章原文地址 Deep Residual Learning for  Image Recognition 2.文章摘要 神经网络的层次越深越难训练.我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练,这些网络比之前使用的网络都要深的多.我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数,而不是学习未参考的函数.我们提供了综合的实验证据来表明这个残差网络更容易优化,以及通过极大提升网络深度可以获得更好的准确率.在ImageNet数据集上,我们评估了残差网络,该网络有152层,层数是VGG网络的8倍,但是有更低…

1.文章原文地址 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 2.文章摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络用于在ImageNet LSVRC-2010竞赛中,将120万(12百万)的高分辨率图像进行1000个类别的分类.在测试集上,网络的top-1和top-5误差分别为37.5%和17.0%,这结果极大的优于先前的最好结果.这个拥有6千万(60百万)参数和65万神经元的神经网络包括了五个卷积层,其中一些卷积…

1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在这项工作中,我们研究了在大规模的图像识别数据集上卷积神经网络的深度对准确率的影响.我们主要贡献是使用非常小(3×3)卷积核的架构对深度增加的网络进行全面的评估,其结果表明将深度增大到16-19层时网络的性能会显著提升.这些发现是基于我们在ImageNet Challenge 2014的目标检测和分类任务分别获得了第一名和第二名的成…

1.什么是inception结构 2.什么是Hebbian原理 3.什么是多尺度处理 最近深度学习的发展,大多来源于新的想法,算法以及网络结构的改善,而不是依赖于硬件,新的数据集,更深的网络,并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上,而更应该关注与网络结构的改善方面的工作. https://blog.csdn.net/qq_31531635/article/details/72232651…

1.文章原文地址 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2.文章摘要 语义分割具有非常广泛的应用,从场景理解.目标相互关系推断到自动驾驶.早期依赖于低水平视觉线索的方法已经快速的被流行的机器学习算法所取代.特别是最近的深度学习在手写数字识别.语音.图像中的分类和目标检测上取得巨大成功.如今有一个活跃的领域是语义分割(对每个像素进行归类).然而,最近有一些方法直接采用了为图像…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…