关于：卷积神经网络结构の话题！

张3 发布于 2025-10-17
收藏卷积神经网络结构

全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架。虽然已经有很多文章介绍这个框架，我还是希望在...

图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解

张3 发布于 2025-10-17
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卷积神经网络是一种多层神经网络,擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法,成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维,最终使其能够被训练。 CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上。LeCun提出的网络称为LeNet,其网络结构如下:这是一个最典型的卷积网络,由 ...

LeNet神经网络

张3 发布于 2025-10-17
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在本研究中的猫狗二分类的实验中，也是基于残差神经网络来构建分类模型的。在本文中我们将把kaggle猫狗数据集应用于ResNet-18和ResNet-50网络模型。使用Resnet来探究当前使用卷积神经网络的准确率。如图4-1为ResNet的经典网络结构图——ResNet-18。ResNet-18都是由BasicBlock...