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 ...

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 ...

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 ...

前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展，ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没，促使了许多经典工作。我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络，简单介绍了它们的核心思想、网络架构及其实现。 代码主要来自：https://github.com/weiaicunzai ...

到： 一、VGG11网络 1）网络的基本架构； 2）不同的卷积和全连接层； 3）参数的数量 4）实现细节 ...

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 ...

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 ...

目录 写在前面 网络结构 multi-scale training and testing 其他有意思的点 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 VGG(2014)网络出自paper《Very ...