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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進行圖像分類(前進、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn))。Alexnet是一個經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有5個卷積層,其后為3個全連接層,最后的輸出激活函數(shù)為分類函數(shù)...

    jayzou 評論0 收藏0
  • 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,深度和復雜度也依次遞進。它們分別獲得了ILSVRC(ImageNet?Large?Scale?Visual?Recognition?Challenge...

    edagarli 評論0 收藏0
  • 深度學習三大硬件+四大學習庫基準測試對比,指標全面呈現(xiàn)

    ...用的深度學習庫是Neon、Tensorflow和Caffe,深度學習網(wǎng)絡(luò)是AlexNet、GoogleNet、OverFeat和VGG-A。?所有基準測試都使用64位系統(tǒng),每個結(jié)果是100次迭代計算的平均時間?;趲斓臏y試結(jié)果訓練基準測試使用四種庫(Tensorflow,NVcaffe,Caffe,N...

    YacaToy 評論0 收藏0
  • 計算機視覺識別簡史: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。每一個圖解都是重新設(shè)計的,以便更加一致和容易...

    BigTomato 評論0 收藏0
  • 計算機視覺和 CNN 發(fā)展十一座里程碑

    從AlexNet到ResNet,計算機視覺領(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。作者回顧計算機視覺和CNN過去5年,總結(jié)了他認為不可錯過的標志模型。在這篇文章中,我們將總結(jié)計算機視覺和卷積...

    劉厚水 評論0 收藏0
  • 熬過深宮十幾載,深度學習上位這五年

    ...懂技術(shù)細節(jié),也可以一睹深度學習的前世今生。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習的開山之作。當然,也有很多人堅稱Yann LeCun 1998年發(fā)表的Grad...

    msup 評論0 收藏0
  • 24分鐘完成ImageNet訓練,刷新世界紀錄

    ...在這種情況下?lián)碛懈叩膱?zhí)行效率。在利用 ImageNet 訓練 AlexNet 模型時,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)當將批量大小設(shè)定為 16 x 512 = 8192。圖 2,在特定范圍...

    Soarkey 評論0 收藏0
  • 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,科學家們發(fā)明出各種各樣的CNN模型,一個比一個深,一個比一個準確,一個比一個輕量。作者對近幾年一些具有變革性的工作進行簡單盤點,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 評論0 收藏0

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