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 ...
在Pytorch中,已经实现了一部分经典的网络模型,这其中就包括VGG。 VGG的代码在哪里 你可以在以下路径中发现该文件: envs 以前的路径由你安装的路径决定。 调用时,如下: 你也可以将鼠标放在 vgg 文字上方,按住 Ctrl 的同时,点击它,跳转到该文件中。 完整代码 该文件已经被我注释过,完整代码如下: 实现原理 下面,简单分析一下它是如何实现VGG论文中的VGG 到VGG 这几种网 ...
2021-04-27 01:40 0 527 推荐指数:
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 ...
论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION,主要讨论了在大规模图片识别中,卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第二 ...
地址:https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py 贴代码 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo ...
一。网络结构和参数 特点:堆叠多个小尺寸的卷积核来做到和大卷积核一样的感受野。减少网络参数的同时加深了网络深度。 二。模型定义和训练代码 model.py train.py ...
LeNet比较经典,就从LeNet开始,其PyTorch实现比较简单,通过LeNet为基础引出下面的VGG-Net和ResNet。 LeNet LeNet比较经典的一张图如下图 LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个 ...
结构图: Pytorch代码实现: ...
import torch from torch.autograd import Variable import torchvision from torchvision import datas ...
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 ...