ImageNet2017文件介绍及使用 文件说明 imagenet_object_localization.tar.gz包含训练集和验证集的图像数据和地面实况,以及测试集的图像数据. 图像注释以PASCAL VOC 格式保存在 XML 文件中.用户可以使用 PASCAL 开发工具包解析注释. 注释按它们的同义词集(例如,"波斯猫"."山地自行车"或"热狗")作为它们的wnid. 这些 ID 看起来像 n00141669.每个图像的名称与注释文件名

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN

[任务一]代码练习 在谷歌 Colab 上完成代码练习,关键步骤截图,并附一些自己的想法和解读.  ● MobileNetV1 网络:简要阅读谷歌2017年的论文<MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications>,同时,阅读知乎文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/80041030,体会 Depthwise 卷积 和 Pointwise 卷积.同时,阅读

第二次作业:卷积神经网络 part 2 问题总结 输出层激活函数是否有必要? 为什么DnCNN要输出残差图片?图像复原又该如何操作? DSCMR中的J2损失函数效果并不明显,为什么还要引入呢? 代码练习 MobileNet V1 Mobilenet v1是Google于2017年发布的网络架构,旨在充分利用移动设备和嵌入式应用的有限的资源,有效地最大化模型的准确性,以满足有限资源下的各种应用案例. 使用了深度可分离卷积,把标准卷积分解为 depth-wise 和 point-wise 卷积,合起

论文标题:Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者:Jie Hu  Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf SENet官方Caffe实现:https://github.com/hujie-frank/SENet 民间TensorFlow实现:h

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文,捋一遍SENet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. SENet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks 在深度学习领域,CNN分类网络的发展

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1. 优化: 1.1 随机梯度下降法(Stochasitc Gradient Decent, SGD)的问题: 1)对于condition number(Hessian矩阵最大和最小的奇异值的比值)很大的loss function,一个方向梯度变化明显,另一个方向梯度变化很缓慢,SGD在优化过程中会震荡着下降,导致优化很慢.深度学习的网络会有上百万甚至更多的参数需要优化,在这个上百万维的空间里,更容易出现各个维度梯度变化差别很大的问题. 2)陷落在局部最小点或者鞍点(saddle point).

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发

Valse 2017 | 生成对抗网络(GAN)研究年度进展评述 https://www.leiphone.com/news/201704/fcG0rTSZWqgI31eY.html?viewType=weixin 雷锋网按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人.在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre

ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. 是由李飞飞团队从2007年开始,耗费大量人力,通过各种方式(网络抓取,人工标注,亚马逊众包平台)收集制作而成,它作为论文在CVPR-2009发布.当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法. 深度学习发展起来有几个关键的因素,一个就是庞大的数据(比如说ImageNet),一个是GPU的出现.(还有更优的深度模型,更好的优化算法,可以说数据和GPU推动了这些的产生,这些产生继续推动深度学习的发展). ILSV

I set up a remote interpreter and verified that I can run a script using the remote interpreter. Console output in the Run window looks like this: ssh://freddy@192.168.178.60:22/usr/bin/python -u /home/freddy/workspace/tensorflow/models/inception/inc

1. 优化: 1.1 随机梯度下降法(Stochasitc Gradient Decent, SGD)的问题: 1)对于condition number(Hessian矩阵最大和最小的奇异值的比值)很大的loss function,一个方向梯度变化明显,另一个方向梯度变化很缓慢,SGD在优化过程中会震荡着下降,导致优化很慢.深度学习的网络会有上百万甚至更多的参数需要优化,在这个上百万维的空间里,更容易出现各个维度梯度变化差别很大的问题. 2)陷落在局部最小点或者鞍点(saddle point).

2016 年的最后几个工作日,我们对 flow.ci Android & iOS 项目做了一些优化与修复: iOS 镜像 cocoapods 版本更新: fir iOS上传插件时间问题修复: Android 编译时,gradlew文件权限问题解决: Android 项目缓存问题修复: 邮件中构建 ID 修改. 更多详情见 flow_ci changelog. 有问题可通过「在线消息」或去Gitter群反馈,感谢你的使用与支持! 本期 CI Weekly 收录了的 DevOps 实践与预测.Doc

一.假新闻如此猖獗 刚才一位老同事 打电话问:我们公司还是用的HTTP,马上就到2017年了,提交AppStore会被拒绝,怎么办? 公司里已经有很多人问过这个问题,回答一下: HTTP还是可以正常提交,不满足 苹果要求的 HTTPS 也可以正常提交.只需要修改下info.plist里的ATS配置. 另外,昨天(2016-12-21)苹果发布声明,ATS的适配规则往后延,时间还没定.也就是现在,大家什么都不用改了.如果苹果不出这个新闻,大家也不用适配HTTPS,因为苹果规定的是禁止忽略ATS,这

苹果规定 从2017年1月1日起,新提交的 app 不允许使用NSAllowsArbitraryLoads来绕过ATS(全称:App Transport Security)的限制. 以前为了能兼容http和不满足规定的https,我们采用了最偷懒的做法:设置NSAllowsArbitraryLoads 为YES.即: <key>NSAppTransportSecurity</key> <dict> <key>NSAllowsArbitraryLoads<

在[Xamarin+Prism开发详解三:Visual studio 2017 RC初体验]中分享了Visual studio 2017RC的大致情况,同时也发现大家对新的Visual Studio很是感兴趣.于是发时间深入研究了一下Visual Studio 2017RC 是不是和微软Connect()://2016上说得一样神. 总共列出了12点,耐心点慢慢看! 1,添加了不少[代码样式]的设置项目. 通过合理的设置每个人都能写出优美的代码,而且团队项目也可以达到统一代码风格. this首选