精华内容
下载资源
问答
  • ImageNet

    2018-10-18 23:10:20
    记录ImageNet上的一些stat-of-art resnet Deep Residual Learning for Image Recognition resnet最好记录是top-5 error 3.57%

    记录ImageNet上的一些stat-of-art

    resnet

    Deep Residual Learning for Image Recognition

    resnet_1

    resnet_2

    resnet_3

    resnet最好记录是top-5 error 3.57%

    展开全文
  • imagenet

    2016-10-08 20:26:56
    papar: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 总体结构: 一共有8层,5卷积3全连接。 一些结构上的细节: 3.1 ReLU Nonlinearity. ReLU的引入是为了解决梯度消失问题,同时抑制...

    工作找完了。。开始看论文了。。

    papar: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 12年的一篇文章

    总体结构:


    一共有8层,5卷积3全连接。

    一些结构上的细节:

    3.1 ReLU Nonlinearity.

    ReLU的引入是为了解决梯度消失问题,同时抑制了overfitting。因为作者用的训练集为imagenet,数据量还是很大的。同时还发现,ReLU能加速训练。


    3.2 Training on Multiple GPUs

    一个GPU不够,用了两个并行的GPUs。

    错误率分别降低1.7%和1.2%。


    其实可以看到,不同的GPU,学习到的是不同的特征。

    3.3 Local Response Normalization


    其中参数的值交叉验证得到。

    错误率分别降低1.2%与1.4%。

    3.4 Overlapping Pooling

    s=2,z=3.错误率降低0.4%。

    实验发现,overlapping pooling更不容易过拟合。


    4. 抑制过拟合

    4.1 Data Augmentation

    a. 原图256*256随机取224*224。一张图可以取2048个。

    b. altering the intensities of the RGB channels in training images。

    4.2 Dropout

    训练的时候,每个神经元有0.5的概率输出为0,这样便没有办法往后与往前传。

    测试的时候,we use all the neurons but multiply their outputs by 0.5

    (本结构中,全连接的第一和第二层用了dropout)


    5. Details of learning

    随机梯度下降(SGD),with a batch size of 128 examples.

    初始化权值 均值为0,标准差为0.01的高斯分布。

    6. Results


    参考:

    1. ImageNet Classification with deep convolutional neural networks 这篇博文中对结构有更详尽的叙述。

    2. 论文笔记 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 细节叙述

    第一次写论文博客。。先就这样吧。。

    展开全文
  • ImageNet图像数据集介绍

    万次阅读 多人点赞 2019-03-16 21:50:13
    ImageNet图像数据集始于2009年,当时李飞飞教授等在CVPR2009上发表了一篇名为《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的论文,之后就是基于ImageNet数据集的7届ImageNet挑战赛(2010年开始),2017年...

    ImageNet图像数据集始于2009年,当时李飞飞教授等在CVPR2009上发表了一篇名为《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的论文,之后就是基于ImageNet数据集的7届ImageNet挑战赛(2010年开始),2017年后,ImageNet由Kaggle(Kaggle公司是由联合创始人兼首席执行官Anthony Goldbloom 2010年在墨尔本创立的,主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台)继续维护。

    WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立和维护的英语字典。开发工作从1985年开始。由于它包含了语义信息,所以有别于通常意义上的字典。WordNet根据词条的意义将它们分组,每一个具有相同意义的字条组称为一个synset(同义词集合)。WordNet为每一个synset提供了简短,概要的定义,并记录不同synset之间的语义关系。WordNet中的每个有意义的概念(concept)(可能由多个单词或单词短语描述)被称为"同义词集(synonym set)"或"synset"。

    ImageNet是根据WordNet层次结构组织的图像数据集。在ImageNet中,目标是为了说明每个synset提供平均1000幅图像。 每个concept图像都是质量控制和人为标注的(quality-controlled and human-annotated)。 在完成之后,希望ImageNet能够为WordNet层次结构中的大多数concept提供数千万个干净整理的图像(cleanly sorted images)。

    ImageNet是一项持续的研究工作,旨在为世界各地的研究人员提供易于访问的图像数据库。目前ImageNet中总共有14197122幅图像,总共分为21841个类别(synsets),大类别包括:amphibian、animal、appliance、bird、covering、device、fabric、fish、flower、food、fruit、fungus、furniture、geological formation、invertebrate、mammal、musical instrument、plant、reptile、sport、structure、tool、tree、utensil、vegetable、vehicle、person。

    ImageNet有5种下载方式,如下图所示:

    (1). 所有图像可通过url下载:不需要账号登录即可免费下载,下载链接:http://www.image-net.org/download-imageurls ,在SEARCH框中输入需要下载的synset,如tree,结果如下图所示,也可按类别下载即WordNet ID,下载链接:http://www.image-net.org/synset?wnid=n02084071 ,其中好像个别url已失效。

    (2). 直接下载原始图像:需要自己申请注册一个账号,然后登录,经验证普通非学校邮箱无法注册。对于希望将图像用于非商业研究或教育目的的研究人员,可以在特定条件下通过ImageNet网站提供访问权限。

    (3). 下载图像sift features:不需要账号登录即可免费下载,包括原始sift descriptors、quantized codewords、spatial coordiates of each descriptor/codeword。提features前,需要缩放图像大小到最大边长不超过300像素。通过VLFeat开源软件提前sift features。并没有对所有的synsets图像提取sift。下载链接:http://www.image-net.org/api/download/imagenet.sbow.synset?wnid=n02119789 ,后面的n02119789为WordNet ID,可在http://www.image-net.org/api/text/imagenet.sbow.obtain_synset_list 中查看有哪些WordNet ID包括sift features并可点击直接下载,下载下来的是一个Matlab文件(.mat),如n02119789.sbow.mat,在每个.mat文件中,每个sift descriptor有5个字段:x, y, norm, scale, word。word字段是cluster(k-means clustering of a random subset of 10 million SIFT descriptors)中心的索引,是一个0到999之间的一个整数。

    (4). 下载Object Bounding Boxes:不需要账号登录即可免费下载,bounding boxes是通过亚马逊土耳其机器人(Amazon Mechanical Turk)进行标注和验证的。目前标注过的synsets已经超过3000种,可从http://www.image-net.org/api/text/imagenet.bbox.obtain_synset_list 中查看和下载已标注的种类。对于每种synset,平均有150张带有边界框(bounding boxes)的图像。图像标注以PASCAL VOC格式保存在XML文件中,用户可以使用PASCAL Development Toolkit解析标注。注意:在边界框标注中,有两个字段(width和height)表示图像的大小。标注文件中边界框的位置和大小与此大小有关。但是,此大小可能与下载的包中的实际图像大小不同。(原因是标注文件中的大小是图像显示给标注器的显示大小)。因此,要在原始图像上找到实际像素,可能需要相应地重新缩放边界框。可以通过http://www.image-net.org/Annotation/Annotation.tar.gz 下载所有的标注文件,也可以通过http://www.image-net.org/api/download/imagenet.bbox.synset?wnid=n02119789 ,下载特定的synset,后面的n02119789为WordNet ID。

    (5). 下载Object Attributes:不需要账号登录即可免费下载,object attributes是通过亚马逊土耳其机器人(Amazon Mechanical Turk)进行标注和验证的。目前标注过的synsets大约有400种,可从http://www.image-net.org/api/text/imagenet.attributes.obtain_synset_list 中查看已标注的种类,通过http://www.image-net.org/api/text/imagenet.attributes.obtain_synset_wordlist 点击下载特定的种类。对于每一个synset,包含25种属性:A. 颜色:黑色,蓝色,棕色,灰色,绿色,橙色,粉红色,红色,紫罗兰色,白色,黄色; B. 图案(pattern):斑点,条纹;C. 形状:长,圆形,矩形,方形;D. 纹理(texture):毛茸茸,光滑,粗糙,有光泽,金属色,植被(vegetation),木质,湿润。标注的属性是基于先前收集的边界框内的object,即感兴趣区域的object而不是整幅图像。可以通过http://www.image-net.org/downloads/attributes/attrann.mat 下载整个文件,这个.mat文件有一个attrann结构体,包括:A. 图像列表;B. bounding boxes列表:每幅图像一个,每个bounding boxes包含x1,x2,y1,y2字段,所有字段的值都归一化为介于0和1之间;C. 属性列表:图像数*属性数的labels矩阵,label为1表示属性存在,label为-1表示属性不存在,label为0表示不确定。也可以通过http://www.image-net.org/api/download/imagenet.attributes.synset?wnid=n01322604 ,下载特定的synset,后面的n01322604为WordNet ID。

    ImageNet中的每张图片属于提供图片的个人,ImageNet不拥有图像的版权,ImageNet数据集可以免费用于学术研究和非商业用途,但不能直接使用这些数据作为产品的一部分。

    ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC),从2010年开始,每年举办的ImageNet大规模视觉识别挑战赛,到2017年后截止。比赛项目包括:图像分类(Classification)、目标定位(Object localization)、目标检测(Object detection)、视频目标检测(Object detection from video)、场景分类(Scene classification)、场景解析(Scene parsing)。ILSVRC中使用到的数据仅是ImageNet数据集中的一部分。比赛使用的所有数据集均可通过登录后下载。

    "ImageNet改变了AI领域人们对数据集的认识,人们真正开始意识到它在研究中的地位,就像算法一样重要",李飞飞教授说。

    GitHub: https://github.com/fengbingchun/NN_Test 

    展开全文
  • ImageNet paper

    2018-05-04 14:57:34
    ImageNet paper
  • AlexNet imagenet

    2018-11-07 14:28:42
    李飞飞的imagenet数据库下构建的AlexNet代码,可以实现针对任意图片的准确率判别和目标的检测
  • imagenet工具

    2018-06-05 23:30:50
    ,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是... 2017年06月(18)阅读排行 使用redis管理用户登录会话(839) 图像处理实例
  • ImageNet-lable

    2018-09-09 00:33:19
    ImageNet的训练标签集ImageNet的训练标签集ImageNet的训练标签集
  • IMAGENET.zip

    2021-03-06 10:21:06
    IMAGENET数据集下载,数据处理,python程序验证集划分
  • ImageNet?

    2021-01-01 21:06:16
    d love to try out the imagenet version of Fixup Resnet; I noticed you wrote this in the README: <p>A re-implementation is available. However, I have not been able to test it. If you try it out, ...
  • tiny ImageNet

    千次阅读 2020-08-02 20:03:03
    文档:...Welcome to the tiny ImageNet evaluation server. Tiny ImageNet Challenge is the default course project for StanfordCS231N. It runs similar to theImageNet chall..

    文档:https://tiny-imagenet.herokuapp.com/

    下载地址:http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip

    Welcome to the tiny ImageNet evaluation server. Tiny ImageNet Challenge is the default course project for Stanford CS231N. It runs similar to the ImageNet challenge (ILSVRC). The goal of the challenge is for you to do as well as possible on the Image Classification problem. You will submit your final predictions on a test set to this evaluation server and we will maintain a class leaderboard.

    Tiny Imagenet has 200 classes. Each class has 500 training images, 50 validation images, and 50 test images. We have released the training and validation sets with images and annotations. We provide both class labels and bounding boxes as annotations; however, you are asked only to predict the class label of each image without localizing the objects. The test set is released without labels. You can download the whole tiny ImageNet dataset here.

    展开全文
  • ImageNet result

    2020-12-02 21:12:18
    <div><p>I noticed your imagenet result is 62.2% (top1), can you share your training log for me or more detail training setting? </p><p>该提问来源于开源项目:jaxony/ShuffleNet</p></div>
  • Imagenet test

    2020-12-09 01:35:08
    <div><p>I have tried to run imagenet with your fixup resnet model, but it did not converge at all. I did not use mix-up method, and all hyper-parameters are defaults.</p><p>该提问来源于开源项目:...
  • Dataset之ImageNetImageNet数据集简介、下载、使用方法之详细攻略 目录 lmageNet 数据集简介 1、ImageNet数据集的意义 2、ImageNet的数据结构——层次结构及其1000个类别 3、ImageNet数据集与ILSVRC...
  • ImageNet-R(endition)包含ImageNet类的艺术,卡通,deviantart,涂鸦,刺绣,图形,折纸,绘画,图案,塑料物体,毛绒物体,雕塑,素描,纹身,玩具和视频游戏再现。 ImageNet-R演示了200个ImageNet类,可生成30...
  • ImageNet example

    2020-11-25 15:01:39
    <p>I am training the ImageNet just using the example configure. But after training 20 round, I found the error rate did not decrease. The output is like this: <pre><code> bash round 0:[ 5000] 6907 sec...
  • ImageNet清洁 该存储库包含Bash脚本,用于清理ImageNet 1k数据集和采用不同配置的预训练Pytorch模型。 可以从下载Bash脚本。 可以从下载Pytorch预训练模型。 要求 下载ImageNet 1k( )和/或ImagenetV2( )数据集...
  • ImageNet介绍

    2021-01-29 20:34:25
    ImageNet介绍 time: 2021.01.29     author: Blue         e-mail: 2458682080@qq.com 一. 引言        此文为阅读《ImageNet: A Large-...
  • ImageNet-数据集

    2021-03-11 22:38:42
    ImageNet is provided by Standford University.本数据集由斯坦福大学提供。 imagenet_ILSVRC2017_datasets.zip
  • <div><p>Have you tried your implementation on imagenet100 dataset? I'm getting accuracy at around 69.0 with default config (8 gpu, lr 0.03, bs 256), which is lower than the MoCo implementation in ...
  • 关于imagenet

    2020-11-18 21:48:04
    最近需要做算法在imagenet数据集上的验证,所以对imagenet数据集进行了初步调研,对分布式训练也有了更多的了解。 https://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/78909427 ...
  • ImageNet 训练

    2020-12-21 14:31:17
    ImageNet上训练ResNet-50: ImageNet上训练AlexNet: 我们亦观察到目前业界领先的各类方案的 batch szie 区间仍然比较有限,其中 AlexNet 为 1024,而 ResNet-50 为 8192。如果我们在 AlexNet 模型训练当中将 batch...
  • imagenet网络说明

    2017-02-03 20:54:28
    imagenet网络pro文件说明
  • ImageNet dataset

    千次阅读 2018-12-26 14:09:50
    ImageNet 是一个计算机视觉系统识别项目, 是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家,模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。ImageNet是一个非常有前景的研究项目,未来用在机器人...
  • custom_ImageNet-源码

    2021-04-02 07:50:18
    custom_ImageNet
  • ImageNet分类器可以泛化到ImageNet上吗? 2019-02-27 当前的分类模型泛化到新数据时总会有不同程度的准确率下降,传统观点认为这种下降与模型的适应性相关。但本文通过实验证明,准确率下降的原因是模型无法泛化到比...
  • ImageNet download

    2020-09-17 03:18:47
    训练集:1,281,167张图片+标签 验证集:50,000张图片+标签 测试集:100,000张图片 参考链接:Large Scale Visual Recognition Challenge ... Download the ImageNet dataset 从Google Drive用命令行下载大文件 ...
  • imagenet均值图像

    2014-05-27 16:46:25
    imagenet_mean.binaryproto Caffe imagenet均值图像
  • The ImageNet training

    2020-12-04 11:44:39
    <div><p>I am confused about the ImageNet training. Is your model architectures of ImageNet is resnet101? Thank you very much</p><p>该提问来源于开源项目:kazuto1011/deeplab-pytorch</p></div>
  • ImageNet中文翻译.pdf

    2020-05-13 13:30:29
    ImageNetImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks完整的中文翻译
  • ImageNet search question

    2020-12-30 11:34:17
    To reduce search time, we randomly sample two subsets from the 1.3M training set of ImageNet, with 10% and 2.5% images, respectively. The former one is used for training network weights and the latter...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 8,954
精华内容 3,581
热门标签
关键字:

imagenet