本文是對VGG模型的介紹和詳解,引用了其他博主的文章,僅供個人學習。 簡介:這篇文章是以比賽為目的——解決ImageNet中的1000類圖像分類和定位問題。在此過程中,作者做了六組實驗,對應6個不同的網絡模型,這六個網絡深度逐漸遞增的同時,也有各自的特點。實驗表明最后兩組,即深度最深的兩組16 ...
樹莓派是國內比較流行的一款卡片式計算機,但是受限於其硬件配置,用樹莓派玩深度學習似乎有些艱難。最近OPENAI為嵌入式設備推出了一款AI框架Tengine,其對於配置的要求相比傳統框架降低了很多,我嘗試着在樹莓派上進行了搭建並成功運行了Mobilenet SSD。 Tengine簡介 OAID Tengine github Tengine 是OPEN AI LAB 為嵌入式設備開發的一個輕量級 高 ...
2019-11-03 21:32 0 604 推薦指數:
本文是對VGG模型的介紹和詳解,引用了其他博主的文章,僅供個人學習。 簡介:這篇文章是以比賽為目的——解決ImageNet中的1000類圖像分類和定位問題。在此過程中,作者做了六組實驗,對應6個不同的網絡模型,這六個網絡深度逐漸遞增的同時,也有各自的特點。實驗表明最后兩組,即深度最深的兩組16 ...
本文轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 轉載請注明:煉丹實驗室 之前曾經寫過一篇文章,講了一些深度學習訓練的技巧,其中包含了部分調參心得:深度學習訓練心得 ...
參考博文:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80703896 和 https://www.cnblogs.com/gujiangtaoFuture/articles/12096463.html 引言 卷積神經網絡(CNN)已經普遍 ...
參考博文:https://blog.csdn.net/qq_31622015/article/details/89811456 1、ResNet解決了什么? 隨着網絡的加深,出現了訓練集准確率下降的現象,我們可以確定這不是由於Overfit過擬合造成的(過擬合的情況訓練集應該准確率很高 ...
參考博文:https://blog.csdn.net/Left_Think/article/details/75577512 和 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38516 ...
參考博文:https://www.cnblogs.com/zhenggege/p/9000414.html 和 https://blog.csdn.net/u013181595/article/det ...
pooling 是仿照人的視覺系統進行降維(降采樣),用更高層的抽象表示圖像特征,這一部分內容從Hubel&wiesel視覺神經研究到Fukushima提出,再到LeCun的LeNet5首次采用並使用BP進行求解,是一條線上的內容,原始推動力其實就是仿生,仿照真正的神經網絡構建人工 ...
參考博文:https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/82995656 斯坦福大學李飛飛組的研究者提出了 Auto-DeepLab ...