在深度学习过程中,会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍,如下图所示: 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢?区别在哪呢?我们知道ImageNet有大概1000个分类,而模型预测某张图片时,会给出1000个按概率从高到低的类别排名, 所谓的Top-1 Accuracy是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率, 而Top-5 Accuracy是指排名前五的类别包含实际结果的准确率. 下面的代码可更为直观地说明其中的区

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/88fbc049/,欢迎阅读最新内容! keras efficientnet introduction Guide About EfficientNet Models compared with resnet50, EfficientNet-B4 improves the top-1 accuracy from 76.3% of ResNet-50 to 82.6% (+6.3%), under similar FLOPS co

image_test.py import argparse import numpy as np import sys import os import csv from imagenet_test_base import TestKit import torch class TestTorch(TestKit): def __init__(self): super(TestTorch, self).__init__() self.truth['tensorflow']['inception_v

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1

0 - ABSTRACT 在这个工作中,我们研究了卷积网络的深度对于它在大规模图像识别设置上的准确率的效果.我们的主要贡献是对使用非常小的卷积核(3×3)来增加深度的网络架构进行彻底评估,这说明了通过将深度增加到16-19层能够比之前最好的业界水平更好.这些发现是我们参加ImageNet Challenge 2014的基础,在这个比赛中我们团队在定位和分类追踪任务上分别获得了第一和第二的名次.我们也表明了我们的模型可以很好的扩展到其他数据集上,并都达到了最佳的水平.我们已经将我们的两个效果最好的

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 对数据集的处理 3. 网络模型 3.1 ReLU Nonlinearity 3.2 Training on multiple GPUs 3.3 Local Response Normalization 3.4 Overlapping Pooling 3.5 Overall Architecture 4. 减少过拟合 4.1 Data Augmentation 4.2 dropout 5. details of learning 效果 @ 0. 论文链接 h

第四讲_图像识别之图像分类Image Classification 目录 图片分类 性能指标:top1,top5 ILSVRC:每种任务数据集不一样 imageNet:根据WorldNet组织的图片集,为每个名词提供平均1000张图片 网络进化 卷积神经网络(CNN) 基础神经网络: 神经元(输入,w,b,sigmoid) 优化:梯度下降,BP反向传播(链式规则),3~5层 优化交叉熵(之前是均方误差):批量梯度下降,随机梯度下降(学习率.步长,扰动->动量算法momentum) 构建CNN的基

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51597496 在深度学习中有一类研究热点,目标检测,从2012年AlexNet到2016年,尤其是2015年开始,深度学习中的深层的卷积神经网络发展迅猛,其中不但衍生出了例如VGG, GoogleNet等越发区域标准化的深层网络,也相继提出一系列检测加速的策略,例如针对快速提取proposal的方法,像selective search,

目录 写在前面 网络结构 multi-scale training and testing 其他有意思的点 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 VGG(2014)网络出自paper<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>,为ILSVRC2014 localization冠军和classification亚军方法(冠军为GoogLeNet),首次提交arX

SPPNet论文翻译 <Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> Kaiming He 摘要:         当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224).这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp).本文给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,

2014-VGG-<Very deep convolutional networks for large-scale image recognition>翻译 原文:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%282801f41808e377a1897a3887b6758c59%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Farxiv.

论文将搜索空间从整体网络转化为卷积单元(cell),再按照设定堆叠成新的网络家族NASNet.不仅降低了搜索的复杂度,从原来的28天缩小到4天,而且搜索出来的结构具有扩展性,在小模型和大模型场景下都能使用更少的参数量和计算量来超越人类设计的模型,达到SOTA   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 论文地址:https://arxiv.org/abs/1

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc

Octave Convolution卷积 MXNet implementation 实现for: Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution ImageNet Ablation Loss: Softmax Learning rate: Cosine (warm-up: 5 epochs, lr: 0.4) MXNet API: Symbol

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(六) 1. Tiny Darknet 听过很多人谈论SqueezeNet. SqueezeNet很酷,但它只是优化参数计数.当大多数高质量的图像是10MB或更大时,为什么要关心的型号是5MB还是50MB?如果想要一个小模型,实际上很快,为什么不看看darknet参考网络?它只有28MB,但更重要的是,它只有8亿个浮点运算.最初的Alexnet是23亿.darknet是速度的2.9倍,而且它很小,准确度提高了4%. 那么Squeez

CVPR2020:扩展架构以实现高效的视频识别(X3D) X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Feichtenhofer_X3D_Expanding_Architectures_for_Efficient_Video_Recognition_CVPR_2020_paper.html 代码位于:h

AlexNet卷积神经网络是由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImagNet图像识别大赛获得冠军的一个卷积神经网络,该网络放到现在相对简单,但也是深度学习不错的卷积神经网络.论文:<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 论文结构 Abstruct:简单介绍了AlexNet的结构及其成果 Introduction:神经网络要是有更快的GPU和更大的数据集我们的结果就会得到改善 The Da

http://acm.csu.edu.cn/OnlineJudge/problem.php?id=1312 1312: 榜单 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 222  Solved: 84 [Submit][Status][Web Board] Description ZZY很喜欢流行音乐,每周都要跟踪世界各地各种榜单,例如Oricon和Billboard,现在给出每周各个单曲的销量请给出每周的TOP5以及TOP5中各个单曲的浮动情

Description ZZY很喜欢流行音乐,每周都要跟踪世界各地各种榜单,例如Oricon和Billboard,现在给出每周各个单曲的销量请给出每周的TOP5以及TOP5中各个单曲的浮动情况. 量的排名是按照本周销量排名,而不是总销量. 浮动情况则是较上周的排名变动,也就是说即使某单曲本周销量比上周的差,但排名比上周高,也是*UP*.反之若排名比上周低则为*DOWN*.若与上周的名次一样,则是*STAY*. 若是本周发行的新单(前面未有统计过销量),则浮动的情况为*NEW*.所以第一周所有单的

深度学习之 mnist 手写数字识别 开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image lr = 0.01 momentum = 0.5 epochs = 10 def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def read_label_file(path): with open(pa