深度学习经典网络解析图像分类篇（七）：ResNet
ResNet论文翻译详情见我的博客：深度学习论文阅读（五）：ResNet《Deep Residual Learning for Image Recognition》1.背景介绍 如果说你对深度学习略有了解，那你一定听过大名鼎鼎的ResNet，正所谓ResNet 一出，谁与争锋？现如今2022年，依旧作为各大CV任务的backbone，比如ResNet-50、ResNet-101等。R....
深度学习经典网络解析图像分类篇（六）：GoogLeNet
GoogLeNet论文翻译详情见我的博客：https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/1238861321.背景介绍 GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如过....
深度学习经典网络解析图像分类篇（五）：VGG
VGG论文翻译详情见我的博客：https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/1238089351.背景介绍 VGGNet是在ImageNet Challenge 2014在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名的神经网络架构。VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGG主要探究了卷积....
深度学习经典网络解析图像分类篇（四）：DenseNet
1.背景介绍 DenseNet是CVPR2017年的Best Paper，它脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维，从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量，又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设，DenseNet当之无愧成为20....
深度学习经典网络解析图像分类篇（三）：ZFNet
1.背景介绍 ZFNet在2013年 ILSVRC 图像分类竞赛获得冠军，错误率11.19% ，比去年的AlexNet降低了5%，ZFNet是由 Matthew D.Zeiler 和 Rob Fergus 在 AlexNet 基础上提出的大型卷积网络。ZFNet解释了为什么卷积神经网络可以在图像分类上表现的如此出色，以及研究了如何优化卷积神经网络。ZFNet提出了一种可视化的技术，通....
深度学习经典网络解析图像分类篇（一）：LeNet-5
1.背景介绍 LeNet-5，这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文（LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头，在2018年一起获得图灵奖）。LeNet-5创造了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当初LeNet-5的设计主要是为了帮美国邮政局解决手写....
深度学习经典网络解析图像分类篇（二）：AlexNet
1.背景介绍 在上篇深度学习经典网络解析（一）：LeNet-5中我们提到，LeNet-5创造了卷积神经网络，但是LeNet-5并没有把CNN发扬光大，是CNN真正开始走进人们视野的是今天要介绍的——AlexNet网络。AlexNet网络源自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文。作者....
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