建设网站的 域名申请的分析,网站流量少,jquery 单页网站,公众号开发者刷新数据丢失卷积神经网络的现状1943年美国数学家提出人工智能1949年心理学家建立神经元模型1957年弗兰克提出 感知器人工神经网络模型1980年建立多层感知器模型1984日本学者提出卷积神经网络原始模型神经感知机1998年提出LeNet-5卷积神经网络#xff0c;并发展了其在音符和字符上的优势20…卷积神经网络的现状1943年美国数学家提出人工智能1949年心理学家建立神经元模型1957年弗兰克提出 感知器人工神经网络模型1980年建立多层感知器模型1984日本学者提出卷积神经网络原始模型神经感知机1998年提出LeNet-5卷积神经网络并发展了其在音符和字符上的优势2012年提出八层网络结构的AlexNet卷积神经网络2014年牛津大学提出VGG网络2015年谷歌提出GoogLeNet同年微软构建了RestNet1、CNN卷积神经网络是以卷积为核心的一大类网络。2、LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet属于CNN。这些模型都是基于CNN单元构建起来的本来是用来训练图像分类任务的3、RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD也属于CNN但和2是另一条路线。这些模型是用于检测任务的。区别从肤浅的层面说2和3的区别在于2属于用于图像分类的CNN3属于用于目标检测的CNN。RCNN- fastRCNN - fasterRCNN 是two-stage的方法YOLO-YOLOv2-YOLOV3, SSD是one-stage的方法。比如目标检测RCNN系列、YOLO等都是利用了训练好的图像分类模型利用它们提取的特征再做下一步的工作AlexNet、VGG这些模型都是基于CNN单元构建起来的本来是用来训练图像分类任务的图像语义分割相关网络简述–书签按照时间顺序FCN 、SegNet 、U-Net、Dilated Convolutions 、DeepLab (v1 v2) 、RefineNet 、PSPNet 、Large Kernel Matters 、DeepLab v3全卷积神经网络FCN2015年提出的用于图像语义分割的一种框架。FCN仍有一些缺点比如得到的结果还不够精细对细节不够敏感没有考虑像素与像素之间的关系缺乏空间一致性等。图像分类和目标检测的区别。https://baijiahao.baidu.com/s?id1601136768941830725wfrspiderforpc
