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finetune googlenet网络

前文我们实现了googlenet。想必大家已经有感觉，实现一个神经网络不是很难嘛。但是实现一个神经网络知识深度学习的入门和开始，如何训练和使用一个网络将它使用和应用到工作和需求中，才是我们学习神经网络的初衷。所以今天我们就开始看看怎么使用前文实现的这个神经网络。

2020-11-18

1.3K0

googlenet 复现

googlenet是2014年ilsvrc冠军，一共22层。这个网络中，作者使用了新的inception模块来进行多尺度信息融合，让神经网络变得更宽。同时googlenet比他的前辈alexnet相比，在精度大大提升的同时，参数数量大大减少（是alexnet的1/12），使得网络更加精简部署在移动设备上成为可能。经过试验，googlenet保持一次推理只运行15亿次（乘法、加法）计算的常量。这样在实际生产中，googlenet也具有极大价值。

2020-11-17

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基于pytorch可视化alexnet卷积核和特征图

之前一篇我们使用paddle paddle实现了alexnet，今天我们来对alexnet进行可视化，具体看下每个卷积层的卷积到底是个什么样的，以加深对深度卷积网络的理解。这次我们使用pytorch实现的alexnet实现作为网络，使用pretrain的权重是pytorch官方提供的。

2020-11-13

4.4K0

numpy实现线性分类器的训练和预测

axis mnist predict

这篇文章里，我们使用python + numpy实现一个线性分类器，使用mnist的数据集对线性分类器进行训练与预测。文章会详细介绍线性分类器的实现细节包括，前向传播，反向传播实现。

2020-11-10

1.4K0

alexnet论文复现

卷积神经网络

alexnet（当然还有很多cv方面奠基的文章，但是因为alexnet是第一个将卷积神经网络应用到大规模图片识别，并且取得很好的效果：ImageNet LSVRC-2010 取得top-1和top-5错误率为37.5%和17.0%的效果， ImageNet LSVRC-2012中，取得了top-5错误率为15.3%）。

2020-11-08

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yolo系列检测模型回顾

神经网络深度学习人工智能图像识别企业

前面一篇文章写了如何使用yolov3进行检测的上手文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1703521，其中简单介绍了下yolo的历史，很不过瘾，这里开一篇，再详细介绍下，yolo系列（v1, v2 , v3）的主要技术特点。希望对大家能够有所帮助。

2020-10-12

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手把手教你使用yolo进行对象检测

神经网络深度学习人工智能图像识别 https

古语云“不进则退，不喜则忧” ，在ai大变革的时代，掌握基本的ai技能是技术人员必备生存之道。本文从对象检测应用出发，一步一步的给出使用yolo进行对象检测的流程。这里主要关注利用已有工具（yolo模型）进行对象检测应用（即模型的推理），不注重原理解析和模型训练。

2020-09-23

2.2K0

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