AlexNet是在2012年的ImageNet竞赛后,整理发表的文章,也是对CNN网络的衍生。
网络结构
AlexNet网络结构如下图所示,网络分为了上下两部分,对应两个不同的GPU训练,可以更好的利用GPU算力。只有在特殊的网络层后,两个网络层才进行交互,上下网络之间网络结构差异不是很大。网络总共有8层,分别是5层卷积、3层全连接。
2025年07月06日
AlexNet是在2012年的ImageNet竞赛后,整理发表的文章,也是对CNN网络的衍生。
AlexNet网络结构如下图所示,网络分为了上下两部分,对应两个不同的GPU训练,可以更好的利用GPU算力。只有在特殊的网络层后,两个网络层才进行交互,上下网络之间网络结构差异不是很大。网络总共有8层,分别是5层卷积、3层全连接。
2025年07月06日
通风空调工程的质量不仅取决于设计的水平和设备的性能,而且取决于安装的质量,它关系到工程项目生产效益和经济效益的发挥。近年来,通风、空调工程发展得较快,有些施工单位将工程分包给不具备施工条件的安装单位,施工人员未经专业培训盲目上岗操作,工程中出现很多质量通病,致使工程质量低劣,达不到预期的使用功能和效果,使其受到不应有的损失。为消除工程中的隐患,施工技术人员和工程监理人员应认真按照施工工艺的方法施工和技术监督,使工程达到《施工及验收规范》和《质量检验评定标准》的要求。
2025年07月06日
AlexNet在2012年发表后,研究界在此基础上做了很多改进工作,使得模型的效果不断提高,特别是在ImageNet上的精度获得了显著的提升。针对AlexNet的改进有两个方向,其中一个以VGG为代表,通过堆叠小核卷积增加模型深度来提高模型的特征提取能力。其在各方面的性能(2014年ImageNet上取得图像分类第二名,图像定位第一名)都证明了加深深度可以获取更高的精度。本篇文章将对VGG研究内容与工作进行介绍。
2025年07月06日
上期文章我们分享了如何使用LetNet体系结构来搭建一个图片识别的神经网络:
人工智能Keras的第一个图像分类器(CNN卷积神经网络的图片识别)
本期我们基于VGGNet神经网络来进行图片的识别,且增加图片的识别种类,当然你也可以增加更多的种类,本期代码跟往期代码有很大的相识处,可以参考
2025年07月06日
作者:Amit Chaudhary
编译:ronghuaiyang
视觉上的自监督学习方法,结合聚类,将无监督转变为有监督。
许多自监督方法使用[pretext tasks](
https://amitness.com/2020/02/illustrated-selfsupervision -learning/)来生成代理标签,并将无监督学习问题转化为有监督学习的问题。一些例子包括旋转预测,图像着色,拼图等。然而,这样的pretext任务是依赖于领域的,需要专业知识来设计它们。
2025年07月06日
以下是针对一级消防工程师考试中地铁建筑耐火等级、防火分区及防火分隔的核心知识点整理,结合《地铁设计规范》(GB 50157)、《地铁设计防火标准》(GB 51298-2018)等规范,分模块归纳要点,便于高效备考。
一、耐火等级划分