轉載自:http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文對圖片分類任務中經典的深度學習模型VGG16進行了簡要介紹,分析了其結構,並討論了其優缺點。調用Keras中已有的VGG16模型測試其分類性能,結果表明VGG16對三幅測試圖片均能正確分類 ...
一 簡介 VGG Net由牛津大學的視覺幾何組 Visual Geometry Group 和Google DeepMind公司的研究員一起研發的的深度卷積神經網絡,在ILSVRC 上取得了第二名的成績,將 Top 錯誤率降到 . 。它主要的貢獻是展示出網絡的深度 depth 是算法優良性能的關鍵部分。目前使用比較多的網絡結構主要有ResNet 層 ,GooleNet 層 ,VGGNet 層 ,大 ...
2018-05-07 11:19 2 22631 推薦指數:
轉載自:http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文對圖片分類任務中經典的深度學習模型VGG16進行了簡要介紹,分析了其結構,並討論了其優缺點。調用Keras中已有的VGG16模型測試其分類性能,結果表明VGG16對三幅測試圖片均能正確分類 ...
VGG16學習筆記 轉載自:http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文對圖片分類任務中經典的深度學習模型VGG16進行了簡要介紹,分析了其結構,並討論了其優缺點。調用Keras中已有的VGG16模型測試 ...
摘要 本文對圖片分類任務中經典的深度學習模型VGG16進行了簡要介紹,分析了其結構,並討論了其優缺點。調用Keras中已有的VGG16模型測試其分類性能,結果表明VGG16對三幅測試圖片均能正確分類。 前言 VGG是由Simonyan 和Zisserman在文獻《Very Deep ...
LeNet-5是一個較簡單的卷積神經網絡。下圖顯示了其結構:輸入的二維圖像,先經過兩次卷積層到池化層,再經過全連接層,最后使用softmax分類作為輸出層。 AlexNet中包含 ...
VGG AlexNet在Lenet的基礎上增加了幾個卷積層,改變了卷積核大小,每一層輸出通道數目等,並且取得了很好的效果.但是並沒有提出一個簡單有效的思路. VGG做到了這一點,提出了可以通過重復使⽤簡單的基礎塊來構建深度學習模型的思路. 論文地址:https://arxiv.org/abs ...
IOC 容器IServiceCollection 什么是Ioc 把對象的統一創建交給第三方容器來創建 如何使用內置IOC ServerCollection 1.在Starup中的Configur ...
1.接口的聲明 接口的聲明不能包含:數據成員,靜態變量;只能包含如下類型的靜態成員函數的聲明:方法,屬性,事件,索引器。聲明中不能包含任何實現的代碼,而在每個成員成名的主體后,必須使用分號。 ...