最近试一下kaggle的文字检测的题目,目前方向有两个ssd和cptn。直接看看不太懂,看到Alexnet是基础,今天手写一下网络,记录一下啊。 先理解下Alexnet中使用的原件和作用: 激活函数使用了relu并用了多个cpu:提高了训练速度。 重叠pool池化(不再是简单除以2的池化了 ...
一 写在前面 fcn是首次使用cnn来实现语义分割的,论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 实现代码地址:https: github.com shelhamer fcn.berkeleyvision.org 全卷积神经网络主要使用了三种技术: . 卷积化 Convolutional . 上采样 Upsample . ...
2019-03-10 14:41 0 538 推荐指数:
最近试一下kaggle的文字检测的题目,目前方向有两个ssd和cptn。直接看看不太懂,看到Alexnet是基础,今天手写一下网络,记录一下啊。 先理解下Alexnet中使用的原件和作用: 激活函数使用了relu并用了多个cpu:提高了训练速度。 重叠pool池化(不再是简单除以2的池化了 ...
语义分割,算上背景,一共分割为60类。 pascalcontext-fcn全卷积神经网络主要使用了三 ...
背景 2009年,李飞飞和他的团队发表了ImageNet的论文,还附带了数据集。 2012年,多伦多大学的Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky提出了一种深度卷积神经网络结构:AlexNet,夺得了ImageNet冠军,成绩比当时的第二名 ...
Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型,准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%。 AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层,模型示意图: 精简版结构: conv1阶段 输入数据:227×227×3 卷积核:11×11×3;步长 ...
github博客传送门 csdn博客传送门 参考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1层(卷积层):6@28×28 ...
Xception网络是由inception结构加上depthwise separable convlution,再加上残差网络结构改进而来/ 常规卷积是直接通过一个卷积核把空间信息和通道信息直接提取出来,结合了spatial dimensions和channels dimensions ...
1. LeNet class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() ...
一、LeNet-5 Lenet-5的结构很简单,但是包含神经网络的基本结构,用的是5*5卷积和平均池化,可以用来作为简单的练习,其结构图下: 代码: 二、AlexNet 相较于LeNet-5,AlexNet有比较大的特点 ...