【日积月累】 AlexNet和LeNet详细介绍和实现 说到深度学习，大概很多人都会想到那些能够“看图识物”的神经网络，比如帮手机识别照片里的猫咪，或者让汽车知道眼前是红灯还是绿灯。今天，我想跟大家聊聊两位“大功臣”——LeNet和AlexNet。...

【日积月累】 Fast RCNN 是一种经典的目标检测算法，通过共享特征提取和 ROI 池化层解决了 RCNN 中重复计算的问题，显著提升了计算效率和检测速度，同时采用融合分类损失与回归损失的高效损失函数，进一步优化了训练过程。其核心创新在于对整张图像提取共享特征图后，通过 ROI 池化层为每个候选区域生成固定长度的特征向量，再进行分类和边界框回归。然而，Fast RCNN 仍依赖外部的选择性搜索算法生成候选区域，效率受限。Faster RCNN 则在此基础上引入区域提议网络（RPN），实现了从卷积特征图中直接生成候选区域的功能，避免了外部算法的依赖，大幅提升了检测速度和精度，成为目标检测领域的标杆模型。Faster RCNN 通过将 RPN 与 Fast RCNN 结合，实现了端到端的训练流程，其架构包括卷积特征提取、RPN、ROI 池化层及分类与回归模块，并通过联合损失函数进行优化，在 COCO 和 PASCAL VOC 等数据集上表现出色，为后续目标检测技术的发展奠定了坚实基础。

【日积月累】 本文全面解析了深度学习框架PyTorch、TensorFlow和Keras的特点、应用场景，并提供了框架选择指南。PyTorch以动态图和灵活性著称，适合学术研究和快速实验；TensorFlow以静态图和丰富的API闻名，广泛用于工业生产环境；Keras以简洁的高级API受到初学者欢迎。文章还探讨了深度学习框架的发展趋势，包括全场景支持、易用性与性能统一、大规模分布式支持等。