图像检索，于内容的图像检索技术综述——传统经典方法 卷积神经网络的压缩和加速 机器学习与深度学习中的数学知识点汇总 基于内容的图像检索技术综述-CNN方法 2018年国外主要实验室和科研团队成果和动向 浅谈卷积神经网络的模型结构

自从AlexNet一举夺得ILSVRC2012ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深度和尺寸也在成倍增长。表1几种经典模型的尺寸，计算量和参数数量对比随之而来的是一个很尴尬的场景：如此巨大的模型只

自从AlexNet一举夺得ILSVRC2012ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深度和尺寸也在成倍增长。表1几种经典模型的尺寸，计算量和参数数量对比随之而来的是一个很尴尬的场景：如此巨大的模型只