1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在這項工作中,我們研究了在大規模的圖像識別數據集上卷積神經網絡的深度對准確率的影響。我們主要貢獻是使用非常小(3×3)卷積核 ...
VGG論文給出了一個非常振奮人心的結論:卷積神經網絡的深度增加和小卷積核的使用對網絡的最終分類識別效果有很大的作用。記得在AlexNet論文中,也做了最后指出了網絡深度的對最終的分類結果有很大的作用。這篇論文則更加直接的論證了這一結論。 網絡結構 論文指出: VGG不僅在ILSVRC的分類和檢測任務中取得了the state of the art的精度 在其他數據集上也具有很好的推廣能力 結構Ar ...
2018-10-27 10:56 0 5288 推薦指數:
1.文章原文地址 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 2.文章摘要 在這項工作中,我們研究了在大規模的圖像識別數據集上卷積神經網絡的深度對准確率的影響。我們主要貢獻是使用非常小(3×3)卷積核 ...
vgg16是牛津大學視覺幾何組(Oxford Visual Geometry Group)2014年提出的一個模型. vgg模型也得名於此. 2014年,vgg16拿了Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge 2014 ...
背景 2014年,VGG分別在定位和分類問題中獲得了第一和第二名,在其他數據集上也實現了最好的結果。 結構 VGGNet探索了神經網絡的深度與性能之間的關系,表明在結構相似的情況下,網絡越深性能越好。 模型中大量使用3*3的卷積核的串聯,構造出16到19層的網絡。 2個3*3的卷積核 ...
2014年,牛津大學計算機視覺組(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究員一起研發出了新的深度卷積神經網絡:VGGNet,並取得了ILSVRC2014比賽分類項目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).論文下載 Very Deep ...
到: 一、VGG11網絡 1)網絡的基本架構; 2)不同的卷積和全連接層; 3)參數的數量 4)實現細節 ...
前言 VGGNet是牛津大學計算機視覺組(VisualGeometry Group)和GoogleDeepMind公司的研究員一起研發的的深度卷積神經網絡。VGGNet探索了卷積神經網絡的深度與其性能之間的關系,通過反復堆疊3*3的小型卷積核和2*2的最大池化層,VGGNet成功地構築 ...
參考地址:https://ethereon.github.io/netscope/#/preset/vgg-16 按照上面的圖來寫即可。 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf ...
用於大尺度圖片識別的非常深的卷積網絡 使用一個帶有非常小的(3*3)的卷積核的結構去加深深度,該論文的一個十分重要的改進就是它將卷機網絡的深度增加到了16-19層,且可以用於比較大224*224的圖片當中 其最大的特點就是采用了大量卷積核尺寸為3*3的卷積層,小尺寸的卷積核可以大大減少計算量 ...