简介 VGG, resnet和inception是3种典型的卷积神经网络结构. VGG采用了3*3的卷积核,逐步扩大通道数量 resnet中,每两层卷积增加一个旁路 inception实现了卷积核的并联,然后把各自通道拼接到一起 简单起见,直接使用了[1]的代码来测试 resnet,然后用[2],[4]的代码替换[1]中的model,改了改通道,测 VGG 和 inception. GPU是gtx1050,主板开始是 x79,后来坏了,换成 x470,GPU占比提高很多. CPU占比始终100%

hrnet相关的两篇文章 CVPR2019   Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions (https://arxiv.org/pdf/1904.04514.pdf)               提出了一种新的架构,即高分辨率网络(HRNet),它能够在整个过程中维护高分

Abstract 我们提出了一种新颖的深度学习架构,其中卷积操作利用了异构内核.与标准卷积运算相比,所提出的HetConv(基于异构内核的卷积)减少了计算(FLOPs)和参数的数量,同时仍保持表示效率.为了证明我们提出的卷积的有效性,我们在标准卷积神经网络(CNN)架构上提供了广泛的实验结果,如VGG和ResNet. 我们发现在用我们提出的HetConv滤波器替换这些架构中的标准卷积滤波器后,我们实现了基于3X到8X FLOPs的速度提升,同时仍然保持(有时提高)精度. 我们还将我们提出的卷积与

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/

1. LeNet 2. AlexNet 3. 参考文献: 1.  经典卷积神经网络结构——LeNet-5.AlexNet.VGG-16 2. 初探Alexnet网络结构 3.

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :

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

ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名. 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem).什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了.然而这种问题的出现并不是因为过拟合(overfitting). 照理来说,如果我们有一个浅层的网络,然后我们可以构造一个这样的深层的网络:前面一部分的网络和浅层网络一模一样,

摘要 越深层次的神经网络越难以训练.我们提供了一个残差学习框架,以减轻对网络的训练,这些网络的深度比以前的要大得多.我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x,学习残差函数,来代替没有参考的学习函数. 我们提供了综合的经验证据,表明残差网络更容易优化,并且可以从显著增加的深度中获得准确性.在ImageNet数据集上,我们对剩余的网进行评估,其深度为152层,比VGG网41层更深,但仍可以保证有较低的复杂度.结合这些残差网络在ImageNet测试集上获得了3.57%的误差,这一结果在ILSVRC

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

ResNet(Residual Neural Network),微软研究院 Kaiming He等4名华人提出.通过Residual Unit训练152层深神经网络,ILSVRC 2015比赛冠军,3.57% top-5错误率,参数量比VGGNet低,效果非常突出.ResNet结构,极快加速超深神经网络训练,模型准确率非常大提升.Inception V4,Inception Module.ResNet结合.ResNet推广性好. 瑞十教授Schmidhuber(LSTM网络发明者,1997年)提

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks by KOUSTUBH        this blog from: http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ Convolutional neural networks are fantastic for visual

非常好的一篇:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 alexnet和VGG没什么特别的,VGG深一些. Deep learning 实际上是一种 feature engineering 的方法.不论是AlexNet还是VGG-Net,倒数第二层都可以很好的描述image全局特征,所以它们通常用来当作 input image 新的 feature,用来做 image classification(最后一层N个node的softmax层,代表了N个

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 网络结构 2.1 卷积核 2.2 池化核 2.3 全连接层 3. 训练 4. 测试 5. 其他 6.参考链接 @ 0. 论文链接 论文链接 1. 概述   VGG提出了相对AlexNet更深的网络模型,并且通过实验发现网络越深性能越好(在一定范围内).在网络中,使用了更小的卷积核(3x3),stride为1,同时不单单的使用卷积层,而是组合成了"卷积组",即一个卷积组包括2-4个3x3卷积层(a stack of 3x3 conv),有的层也有1

MSRA(微软亚洲研究院)何凯明团队的深度残差网络(Deep Residual Network)在2015年的ImageNet上取得冠军,该网络简称为ResNet(由算法Residual命名),层数达到了152层,top-5错误率降到了3.57,而2014年冠军GoogLeNet的错误率是6.7.(何凯明博士,2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院(MSRA)实习,2011年香港中文大学博士毕业后正式加入MSRA,目前在Facebook AI Research (FAIR)实验室担任研究

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

原文:计算机视觉识别简史:从 AlexNet.ResNet 到 Mask RCNN 总是找不到原文,标记一下.        一切从这里开始:现代物体识别随着ConvNets的发展而发展,这一切始于2012年AlexNet以巨大优势赢得ILSVRC 2012.请注意,所有的物体识别方法都与ConvNet设计是正交的(任意ConvNet可以与任何对象识别方法相结合). ConvNets用作通用图像特征提取器. 2012年 AlexNet:AlexNet基于有着数十年历史的LeNet,它结合了数据增

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络:VGGNet ,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名. VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系,通过反复堆叠 3*3 的小型卷积核和 2*2 的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络.VGGNet相比之前的 state-of

1.VGGNet 模型简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络,在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩,将 Top-5错误率降到7.3%.它主要的贡献是展示出网络的深度(depth)是算法优良性能的关键部分.目前使用比较多的网络结构主要有ResNet(152-1000层),GooleNet(22层),VGGNet(19层),大多数模型都是基于这几个模型上改进,采用新