VGGnet论文总结（VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION）
VGGNet的主要贡献： 1、增加了网络结构的深度 2、使用了更小的filter（3*3） 1 introduction 这部分主要说明了，由于在所有的卷积网络上使用了3*3的filt ...
原文：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 这篇论文
由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩，这篇文章详细说明了网络相关事宜。 文章主要干了点什么事呢 它就是在在用卷积神经网络下，在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下，探索一下网络的深度对目标识别率的影响。 网络的大体结构 网络的输入为 的RGB图片，后面跟卷积层，卷积核的大小基本都为 有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核， ...
2016-12-29 17:47 0 3598 推荐指数：
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