随笔分类 - 卷积神经网络
摘要:ResNext 改进点 改进了Block 准确率的提高 在计算量相同的情况下,错误率更低 使用了分组卷积 普通卷积 上图为普通卷积示意图,为方便理解,途中只有一个卷积核,此时输入输出数据集为:输入特征图尺寸:$W\times H\times C$**,分别对应特征图的宽、高和通道数单个卷积核尺寸:$
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摘要:ResNet详解 ResNet在2015年由微软实验室提出,斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名,目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名,图像分割第一名。模型中的亮点: 超深的网络结构 提出Residual模块 使用Batch Normalization加速训练(丢弃Dropou
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摘要:GoogLeNet 简介 GoogLeNet在2014年由Google团队提出,斩获当年ImageNet竞赛中Classification Task (分类任务) 第一名。 GoogLeNet网络的优点 引入了Inception结构(融合不同尺度的特征信息) 使用$1\times1$的卷积核进行降维
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摘要:VGGNet简介 VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual GeometryGroup) 提出,斩获该年ImageNet竞赛中 Localization Task (定位任务) 第一名 和 Classification Task (分类任务) 第二名。 VGG结构 网络中的亮点:
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摘要:AlexNet简介 AlexNet是2012年ISLVRC 2012(ImageNet Large Scale Visual RecognitionChallenge)竞赛的冠军网络,分类准确率由传统的 70%+提升到 80%+。它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是
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