ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton
摘要
我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别。对测试数据...
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2016-05-06 15:47:07
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本文介绍一下2015 ImageNet中分类任务的冠军——MSRA何凯明团队的Residual Networks。实际上，MSRA是今年Imagenet的大赢家，不单在分类任务，MSRA还用residual networks赢了 ImageNet的detection, localization, 以 ...
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2016-04-08 19:52:45
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原文：如何训练Inception的最后一层新的类别？ 现代物体识别模型有上百万个参数，可以花上几周时间来充分训练。学习迁移是一个捷径，很多这样的工作，以充分的训练模式的一组类如ImageNet，和retrain新的类从现有的权重。在这个例子中，我们将再培训的最后一层从头开始，而让所有其它的不变。有关 ...
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2016-04-06 16:59:56
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1， 2014年的短文，今日看来无趣； link ＝ here 2, 关于ultra－deep network，a newsletter to KaiMing He's 152 layers ResNet on ImageNet LINK = here 之前理解就是在imagenet上的分
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2016-03-12 22:49:20
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ImageNet：非商业化的可视化大数据 截止到2015年5月1日，ImageNet数据库拥有超过1500万的图像。 cifar10：10类物体识别数据集 数据集中包含60,000幅32*32图像，共10类物体（6,000幅图像/类） 其中，50,000作为training images，10,00
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2016-01-30 02:29:24
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本文介绍一下2015 ImageNet中分类任务的冠军——MSRA何凯明团队的Residual Networks。实际上，MSRA是今年Imagenet的大赢家，不单在分类任务，MSRA还用residual networks赢了 ImageNet的detection, localization, 以及COCO数据集上的detection和segmentation, 那本文就简单分析下Residual...
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2016-01-15 01:15:06
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。在DL开源实现caffe的model例子中，它也给出了al...
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2016-01-11 16:31:30
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http://cs231n.github.io/transfer-learning/一 概念：（1）learning from scratch 即学一个CNN网络with random initialization (2) 在新的学习任务中，可以利用现有训练好的imagenet网络提取特征，去掉最后...
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2015-09-22 21:46:58
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接着上一篇的内容：四：Transfer Learning：1.对于数据量少或者中等的情况，迁移学习很有用2.基于ImageNet的实验，将ImageNet的所有类的各分一半为A，B：（1）.先训练A部分，然后将前n层的参数保存好；再重新初始化后n+层的参数，用B部分训练；再将前面保存好的参数，和后面训练B部分得到的参数结合，在B的验证集上进行验证：（2）.先训练A部分，训练完A后重新初始化n+层后面...
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2015-08-12 16:55:40
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6、在python中使用已经训练好的模型。Caffe只提供封装好的imagenet模型，给定一副图像，直接计算出图像的特征和进行预测。首先需要下载模型文件。Python代码如下：from caffe import imagenetfrom matplotlib import pyplot# Set ...
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2015-08-05 20:22:00
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