IC693MDL645CA卷积神经网络是目前计算机视觉中使用普遍的模型结构。 引入卷积神经网络进行特征提取，既能提取到相邻像素点之间的特征模式，又能保证参数的个数不随图片尺寸变化。上图是一个典型的卷积神经网络结构，多层卷积和池化层组合作用在输入图片上，在网络通常会加入一系列全连接层，ReLU激活函数一般加在卷积或者全连接层的输出上，网络中通常还会加入Dropout来防止过拟合。 自2012年AlexNet在ImageNet比赛，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些方面，对卷积神经网络的结构有了较大的改进，逐渐研究出了AlexNet、ZFNet、VGG、NIN、GoogLeNet和Inception系列、ResNet、WRN和DenseNet等一系列经典模型，MobileNet系列、ShuffleNet系列、SqueezeNet和Xception等轻量化模型。
IC693MDL645CA
BAUER CFG00-111DK74-178 GETRIEBEMOTOR CFG00111DK74178
SIEMENS 6FX1821-0BX13-4C or 6FX18210BX134C RAM
BAUER G12-20DK94-241K GETRIEBEMOTOR
SIEMENS 6FX1821-0BX01-2F or 6FX18210BX012F RAM
BAUER KG23-14/D1A4-283M GETRIEBEMOTOR
BAUER CFG00-111-DK86-200L GETRIEBEMOTOR
BAUER BK20-54VLWD08MA4-TF GETRIEBEMOTOR
SIEMENS 6ES5985-2MC11 or 6ES5-985-2MC11 ADAPTER
TOSHIBA MG30G1BL2 TRANSISTORMODULE
KUHNKE D64 BOR-F-DS6347 DREHMAGNET
SIEMENS 6EA1750-0AF00-0AA0 PG 750 PROGRAMMIERGERÄT
BAUER BK10-54HLWD08LA4-TFSP GETRIEBEMOTOR _
BAUER BK10-54VLW/D08MA4-TB-S GETRIEBEMOTOR
BAUER BK10-54HL-D08SA4-TF-SP GETRIEBEMOTOR
FANUC A20B-1000-0560-10E BOARD A20B1000056010E
SIEMENS 6SE3211-4DA40 MICROMASTER VECTOR
YASKAWA SGM-01A3H16 AC SERVO MOTOR
BAUER CFG00G062-111/DK54-1431 GETRIEBEMOTOR
FANUC A20B-3900-0052/02A SPEICHER A20B3900005202A
FANUC A20B-3900-0053/02A SPEICHER A20B3900005302A
SIEMENS 6ES5-524-3UA13 SIMATIC S5 6ES5524-3UA13
BAUER CFG00-111/DK94-216 GETRIEBEMOTOR BREMSE GBR 75
FANUC A20B-3900-0132/04A SPEICHER A20B3900013204A
SIEMENS 6ES5-420-3BA11 SIMATIC S5 6ES5420-3BA11
SIEMENS 6ES5-942-7UF12 SIMATIC S5 CPU 115F 942
BAUER DK 74KFG0-111/178 GETRIEBEMOTOR
FANUC A20B-3900-0132/03A SPEICHER A20B3900013203A
INDRAMAT TDM 1.2-30-300-W0 AC SERVO CONTROLLER
SIEMENS 6ES5-375-0LA15 RAM 6ES5375-0LA15
FANUC A20B-3900-0163/04A SPEICHER A20B-3900-0163-04A _
BAUER CFG00-111/D1A4-283 M GETRIEBEMOTOR
FANUC A20B-3900-0074/01A SPEICHER A20B-3900-0074-01A
SIEMENS 6ES5-432-3BA12 SIMATIC S5 6ES5432-3BA12
IC693MDL645CA
豫公网安备41010502000017号 
