论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络，并获得很好的成果。 数据集：ILSVRC使用ImageNet的一个子集，1000个类别每个类别大约1000张图像。总计，大约120万训练图像，50000张验证图像和15万测试图像。 网络架构：5个卷积层和3个全连接层另 ...
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2017-09-02 14:09:30
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课程note中讲了一些工程经验，感觉很有用，记下来供自己以后查阅 相比于大的滤波器，小滤波器更受青睐。小滤波器参数更少、计算量更小、能够表达更多的特征，做反向传播时需要的内存更少。 通常不会考虑创建一个新的网络结构。一般都会找一些在ImageNet上有较好表现的预训练网络，下载下来然后做finetu ...
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2017-08-24 21:36:40
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引言 卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年Alex Krizhevskyj在ImageNet竞赛上（ImageNet可以算是竞赛计算机视觉领域一年一度的“奥运会”竞赛）将分类 ...
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2017-08-19 22:20:23
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转 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28399320 第一，什么是物体检测，如何去评价一个物体里系统的好坏。 第二，物体检测整个的框架是怎么样的？它一般包含了图像的分类和物体检测的定位。 第三，介绍物体检测的历史发展，从传统的人工设计的一些图像特征加上分类器到现在的深度学习 ...
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2017-08-13 00:03:57
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先简单回顾一下，深度学习到底干成功了哪些事情！ 深度学习近些年在语音识别，图片识别，自然语音处理等领域可谓是屡建奇功。ImageNet：是一个计算机视觉系统识别项目， 是目前世界上图像识别最大的数据库，并且被业界熟知。 我们先回顾一下，没有大数据支撑的欧式深度学习技术。对于一个字母“Z”的识别，我们 ...
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2017-07-30 14:54:44
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在我们设计无监督学习模型时，应尽量做到 无监督学习的目标是为有监督模型提供初始化的参数，理想情况是“这些初始化的参数能够极大提高后续有监督模型准确率，即使有监督任务的训练样本数很少”。类别理解就是，我们在Imagenet上通过有监督的方式训练得到了表达能力很强的网络，在我们迁移至新的任务时（该任务带 ...
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2017-06-07 00:49:48
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谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型，这个模型我们可以直接用来进来图像分类。 下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_dec_2015.zip ...
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2017-06-05 10:19:43
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计算机视觉作为人工智能技术的基础，受到深度学习的成功影响在近几年内取得了突破性的进展，正在成为影响行业发展的下一个引擎。针对计算机视觉技术发展的关键节点、市场现状及应用场景进行分析和研究。 ...
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2017-05-29 17:25:24
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Reference. Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks [J]. Advances in Neural Information ...
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2017-05-29 15:19:41
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此处以caffe官方提供的AlexNet为例. 目录： 1.背景 2.框架介绍 3.步骤详细说明 5.参考文献 背景： AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作，并在当年取得了ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 其 ...
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2017-05-29 15:16:10
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