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1.caffe和vgg-16和googlenet的区别
2.tensorflow和caffe哪个
3.全卷积网络：从图像级理解到像素级理解

caffe和vgg-16和googlenet的区别

       ä¸‰è€…都属于深度学习领域的术语。

       caffe是目前在图像领域应用最为广泛的深度学习平台，许多国内外的大牛都使用caffe做为实验平台，主要原因个人认为有两个，一是caffe发展较早，随着时间的积累积聚了大量的深度学习研究成果，例如能够直接运行的代码和使用预先训练好的模型，可以很方便的进行实验；二是后人如果想与之前的方法进行比较，就需要保持除方法外的其它因素一致，如所使用的数据以及实验使用的平台。

       vgg-是一种深度卷积神经网络模型，表示其深度，是alexnet后比较有代表性的深度模型之一，在图像分类等任务中取得了不错的效果

       googlenet是google设计的一种深度卷积神经网络模型，第一版深度可至层，这一网络采纳了稀疏学习的思想，通过稀疏网络的参数来加大网络规模。

       ç±»ä¼¼caffe的平台还有tensorflow,卷积源卷积 theano, torch, paddle等等

       ç±»ä¼¼vgg-和googlenet这样的网络结构更是多种多样，比较有代表性的就是alexnet, resnet

tensorflow和caffe哪个

       TensorFlow比Caffe更受欢迎和广泛使用。

       以下是实现关于TensorFlow和Caffe的

       TensorFlow是一个开源深度学习框架，它支持分布式训练，卷积源卷积能够在多个硬件上运行，实现具有高度的卷积源卷积灵活性和可扩展性。由于其强大的实现盲盒抢购源码计算能力和广泛的应用范围，TensorFlow成为许多研究者和开发者的卷积源卷积首选工具。此外，实现TensorFlow还提供了丰富的卷积源卷积API和文档，使得学习和使用变得更加容易。实现

       相比之下，卷积源卷积Caffe也是实现一个广泛使用的深度学习框架，它侧重于卷积神经网络的卷积源卷积应用。Caffe在图像处理领域表现优秀，实现其结构清晰、卷积源卷积易于部署和调试。然而，相对于TensorFlow，Caffe的灵活性较低，学习和使用门槛较高。此外，电玩城捕鱼源码程序随着深度学习技术的发展和应用领域的扩大，Caffe的更新和发展速度相对较慢。

       因此，在当前的深度学习领域，TensorFlow由于其灵活性、可扩展性和广泛的应用范围而更受欢迎和广泛使用。不过，Caffe在特定的应用场景下仍然具有一定的优势。选择使用哪个框架取决于具体的应用场景和开发者的需求。

全卷积网络：从图像级理解到像素级理解

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       卷积神经网络（CNN）：图像级语义理解的利器

       自年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面取得了显著成就。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度的特征向量。

       以AlexNet为代表的lidc虚拟主机源码经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务，因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述。例如，下图中的猫，输入AlexNet，得到一个长为的输出向量，表示输入图像属于每一类的概率。

       全卷积网络：从图像级理解到像素级理解

       与图像级理解任务不同，全卷积网络（FCN）能够处理像素级别的分类结果，如语义级别图像分割和边缘检测。针对语义分割和边缘检测问题，泡泡龙 js源码全卷积网络能够接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的特征图进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生一个预测。

       FCN通过逐像素计算softmax分类的损失，相当于每一个像素对应一个训练样本，解决了传统方法在图像块大小和上下文信息建模上的不足。

       下图是FCN用于语义分割的结构示意图，它在Alexnet基础上，通过1x1卷积层将channel=的特征图变为channel=的特征图，然后经过上采样和crop，变为与输入图像同样大小的channel=的特征图，实现像素级别的预测。

       全卷积网络能够端到端得到每个像素的预测结果，适用于边缘检测等像素级任务。我们曾经在一个燃气表数字识别项目中使用FCN直接得到燃气表中的数字识别结果，省去了传统识别中复杂的逐patch计算过程。

       HED: FCN用于边缘检测

       FCN在边缘检测方面也有出色表现。HED提出了side-output的概念，在网络的中间卷积层也对其输出上采样得到与原图一样的map，并与ground-truth计算loss，这些中间的卷积层输出的map称为side-output。多个side-output产生的loss直接反向传导到对应的卷积层，避免了梯度消失，同时在不同的卷积层学到了不同尺度的特征。

       我们进一步提出了“尺度相关的边输出”（scale-associated side-output）的概念，根据卷积层感受野的不同，给予不同的监督，使得最终的side-output具有尺度信息。在FSDS（fusing scale-associated deep side-output）方法中，我们首先将骨架点根据其尺度从小到大分为离散的五类，然后根据不同的side-output感受野的不同，使用不同的ground-truth去监督side-output。

       在HED中，多个side-output的结果最后是平均累加的。在FSDS中，浅层side-output产生的小尺度骨架的置信度更高，而深层side-output产生的大尺度骨架置信度高，我们设计了带有权重的side-output融合策略，自动学到不同尺度分类结果的权重进行融合。

       全卷积网络和基于FCN的方法在深度学习领域取得了广泛的应用，从图像级理解到像素级理解，它们为计算机视觉任务带来了革命性的变化。我们开源了基于Caffe的实现，欢迎关注和支持。