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 ...
原文：基础分类网络VGG
vgg 是牛津大学视觉几何组 Oxford Visual Geometry Group 年提出的一个模型. vgg模型也得名于此. 年，vgg 拿了Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge ILSVRC 比赛的冠军. 论文连接：https: arxiv.org abs . http: www.robots.ox.ac.uk vgg rese ...
2019-09-12 17:00 0 628 推荐指数：
相关推荐
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 ...
利用卷积神经网络(VGG19)实现火灾分类(附tensorflow代码及训练集)
源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 ...
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 ...
卷积神经网络之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 ...
使用Pytorch搭建VGG网络——以VGG11为例
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 ...
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 ...
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 ...