AlexNet

利用 TensorFlow 框架构建 AlexNet 模型，用于识别手写数字，代码实现参考 Kaggle 平台上的开源项目。

MiniPlaces挑战提供了一个教育工具，参与者可以通过完善基准模型和构建新的深度神经网络来深入了解和调整深度神经网络。挑战的目标是识别照片中描绘的场景类别。数据包括1000万张图像，属于400多个唯一场景类别。挑战数据是Places2数据集的子集，包含100个场景类别，包括100,000张训练图像、10,000张验证图像和10,000张测试图像。图像调整为128x128以方便管理。尽管最终目标是场景识别，但数据子集包含对象标签，有助于构建更好的模型。

Matlab AlexNet图像识别代码学习，详细介绍了在OpenCV中使用C++和Python的示例。这篇博客文章列出了相关信息。

这个示范展示了如何利用基于AlexNet的全卷积网络进行语义分割的步骤。MATLAB和计算机视觉系统工具箱提供fcnLayers函数来定义FCN，这在计算上比基于VGG-16的FCN更为经济。学习如何定义、训练和评估基于AlexNet的FCN网络。