AlexNet精品文章

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  GTAV智能駕駛源碼詳解（二）——Train the AlexNet

  GTAV智能駕駛源碼詳解（二）——Train the AlexNet 模型簡介： 本AI（ScooterV2）使用AlexNet進(jìn)行圖像分類（前進(jìn)、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)）。Alexnet是一個(gè)經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有5個(gè)卷積層，其后為3個(gè)全連接層，最后的輸出激活函數(shù)為分類函數(shù)...

  jayzou 2019-07-31 11:00 評論0 收藏0
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  CNN淺析和歷年ImageNet冠軍模型解析

  ...層。下面我們來介紹一些其他幾個(gè)經(jīng)典的卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet，這4種網(wǎng)絡(luò)依照出現(xiàn)的先后順序排列，深度和復(fù)雜度也依次遞進(jìn)。它們分別獲得了ILSVRC（ImageNet?Large?Scale?Visual?Recognition?Challenge...

  edagarli 2019-04-25 18:12 評論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)三大硬件+四大學(xué)習(xí)庫基準(zhǔn)測試對比，指標(biāo)全面呈現(xiàn)

  ...用的深度學(xué)習(xí)庫是Neon、Tensorflow和Caffe，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是AlexNet、GoogleNet、OverFeat和VGG-A。?所有基準(zhǔn)測試都使用64位系統(tǒng)，每個(gè)結(jié)果是100次迭代計(jì)算的平均時(shí)間?；趲斓臏y試結(jié)果訓(xùn)練基準(zhǔn)測試使用四種庫（Tensorflow，NVcaffe，Caffe，N...

  YacaToy 2019-04-25 18:05 評論0 收藏0
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  計(jì)算機(jī)視覺識別簡史：從 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

  ...吸引力的方式講述物體識別的現(xiàn)代史。故事開始于2012年 AlexNet 贏得了 ILSVRC（ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽）。信息圖由2頁組成，第1頁總結(jié)了重要的概念，第2頁則勾畫了歷史。每一個(gè)圖解都是重新設(shè)計(jì)的，以便更加一致和容易...

  BigTomato 2019-04-25 18:13 評論0 收藏0
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  計(jì)算機(jī)視覺和 CNN 發(fā)展十一座里程碑

  從AlexNet到ResNet，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）每一次發(fā)展，都伴隨著代表性架構(gòu)取得歷史性的成績。作者回顧計(jì)算機(jī)視覺和CNN過去5年，總結(jié)了他認(rèn)為不可錯(cuò)過的標(biāo)志模型。在這篇文章中，我們將總結(jié)計(jì)算機(jī)視覺和卷積...

  劉厚水 2019-04-25 18:05 評論0 收藏0
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  熬過深宮十幾載，深度學(xué)習(xí)上位這五年

  ...懂技術(shù)細(xì)節(jié)，也可以一睹深度學(xué)習(xí)的前世今生。2012年－AlexNetAlexNet的結(jié)構(gòu)圖（圖片來自于論文：《基于ImageNet圖像識別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》）這篇文章被稱為深度學(xué)習(xí)的開山之作。當(dāng)然，也有很多人堅(jiān)稱Yann LeCun 1998年發(fā)表的Grad...

  msup 2019-04-25 18:16 評論0 收藏0
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  24分鐘完成ImageNet訓(xùn)練，刷新世界紀(jì)錄

  ...在這種情況下?lián)碛懈叩膱?zhí)行效率。在利用 ImageNet 訓(xùn)練 AlexNet 模型時(shí)，其中每 GPU 的最優(yōu)批量大小為 512。如果我們希望使用大量 GPU 并保證每 GPU 皆擁有理想的執(zhí)行效率，則應(yīng)當(dāng)將批量大小設(shè)定為 16 x 512 = 8192。圖 2，在特定范圍...

  Soarkey 2019-04-25 18:18 評論0 收藏0
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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中十大拍案叫絕的操作！

  CNN從2012年的AlexNet發(fā)展至今，科學(xué)家們發(fā)明出各種各樣的CNN模型，一個(gè)比一個(gè)深，一個(gè)比一個(gè)準(zhǔn)確，一個(gè)比一個(gè)輕量。作者對近幾年一些具有變革性的工作進(jìn)行簡單盤點(diǎn)，從這些充滿革新性的工作中探討日后的CNN變革方向。本文...

  xavier 2019-04-25 18:18 評論0 收藏0