原文:VGG网络

VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论:卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。记得在AlexNet论文中,也做了最后指出了网络深度的对最终的分类结果有很大的作用。这篇论文则更加直接的论证了这一结论。 网络结构 论文指出: VGG不仅在ILSVRC的分类和检测任务中取得了the state of the art的精度 在其他数据集上也具有很好的推广能力 结构Ar ...

2018-10-27 10:56 0 5288 推荐指数:

查看详情

VGG网络的Pytorch实现

1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在这项工作中,我们研究了在大规模的图像识别数据集上卷积神经网络的深度对准确率的影响。我们主要贡献是使用非常小(3×3)卷积核 ...

Thu May 09 07:09:00 CST 2019 2 3647
基础分类网络VGG

vgg16是牛津大学视觉几何组(Oxford Visual Geometry Group)2014年提出的一个模型. vgg模型也得名于此. 2014年,vgg16拿了Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014 ...

Fri Sep 13 01:00:00 CST 2019 0 628
CNN网络结构-VGG

背景 2014年,VGG分别在定位和分类问题中获得了第一和第二名,在其他数据集上也实现了最好的结果。 结构 VGGNet探索了神经网络的深度与性能之间的关系,表明在结构相似的情况下,网络越深性能越好。 模型中大量使用3*3的卷积核的串联,构造出16到19层的网络。 2个3*3的卷积核 ...

Mon Feb 26 07:54:00 CST 2018 0 1282
卷积神经网络VGG

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 ...

Thu Jan 31 00:13:00 CST 2019 1 6744
VGG

前言     VGGNet是牛津大学计算机视觉组(VisualGeometry Group)和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet成功地构筑 ...

Wed Dec 26 05:54:00 CST 2018 0 628
如何使用 libtorch 实现 VGG16 网络

参考地址:https://ethereon.github.io/netscope/#/preset/vgg-16 按照上面的图来写即可。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf ...

Tue Apr 16 17:38:00 CST 2019 0 511
VGG网络-ILSVRC-2014亚军

用于大尺度图片识别的非常深的卷积网络 使用一个带有非常小的(3*3)的卷积核的结构去加深深度,该论文的一个十分重要的改进就是它将卷机网络的深度增加到了16-19层,且可以用于比较大224*224的图片当中 其最大的特点就是采用了大量卷积核尺寸为3*3的卷积层,小尺寸的卷积核可以大大减少计算量 ...

Sat Jul 06 00:52:00 CST 2019 0 440
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM