2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).论文下载 Very Deep ...
VGG:VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学 visual geometry group VGG Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于 年发表的论文。论文地址:https: arxiv.org pdf . .pdf。与alex的文章虽然都采用层和每层之间用poo ...
2017-09-03 13:24 0 2206 推荐指数:
2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).论文下载 Very Deep ...
VGG卷积神经网络模型解析 一:VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系,其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型,可以应用在人脸识别、图像分类等方面,分别从VGG16~VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积 ...
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络,并获得很好的成果。 数据集:ILSVRC使用ImageNet的一个子集,1000 ...
卷积神经网络之ResNet网络模型学习 参考文章网址:https://www.cnblogs.com/vincentqliu/p/7464918.html Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯 ...
Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难。我们提出一个 ...
Part 1 视频学习心得及问题总结 通过对视频的学习,了解了卷积神经网络整体的内容和一些思想,卷积神经网络主要包括卷积,池化,激活函数,损失函数等部分,通过不同的卷积核对数据进行不同的提取,池化对提取的数据进行收缩,减小数据的规模,可能是之前的视频学习没看明白,不太理解激活的函数的作用 ...
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art。分析现在 ...