回顾经典AI神作】理解和实现ResNet(最先进的图像分类)

以下三篇是介绍和改进残差网络的论文: 用于图像识别的深度残差学习( 目录 ResNet成功了吗? ResNet解决了什么问题? 如何解决? 使用 Pytorch 实现 参考 ResNet成功了吗? 在ILSVRC 1分类竞赛中获得第一名,前2015名错误率为5.3%(集成模型) 在ILSVRC和COCO 1竞赛中荣获ImageNet检测,ImageNet本地化,Coco检测和Coco分割的第一名。 用 ResN...

回顾经典AI神作】卷积神经网络CNN架构系列:LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet

卷积神经网络(CNN或ConvNet)是一种特殊的多层神经网络,旨在以最少的预处理直接从像素图像中识别视觉模式。ImageNet项目是一个大型视觉数据库,设计用于视觉对象识别软件研究。ImageNet 项目举办年度软件竞赛,即 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC),软件程序竞相正确分类和检测对象和场景。在这里,我将讨论ILSVRC顶级竞争对手的CNN架构。 LeNet-5 LeNet-5是L...

回顾经典AI神作】理解和实现ResNeXt(比ResNet最先进的图像分类模型)

与 ResNet 相比好在哪里? 相同的参数个数,结果更好:一个 101 层的 ResNeXt 网络,和 200 层的 ResNet 准确度差不多,但是计算量只有后者的一半 论文参考:https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf 以下三篇是介绍和改进残差网络的论文: 用于图像识别的深度残差学习(链接到微软研究的论文)) 深度残差网络中的身份映射(链接到微软研究院的论文)) 深度神经网...
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2024-03-29 06:29:54 1711664994