VGGNet的主要貢獻: 1、增加了網絡結構的深度 2、使用了更小的filter(3*3) 1 introduction 這部分主要說明了,由於在所有的卷積網絡上使用了3*3的filter,所以使整體網絡的深度加深。最后在ILSVRC取得的成績也是十分 ...
Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition Karen Simonyan amp Andrew Zisserman Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford karen,az robots.ox ...
2019-04-11 12:10 0 943 推薦指數:
VGGNet的主要貢獻: 1、增加了網絡結構的深度 2、使用了更小的filter(3*3) 1 introduction 這部分主要說明了,由於在所有的卷積網絡上使用了3*3的filter,所以使整體網絡的深度加深。最后在ILSVRC取得的成績也是十分 ...
論文地址:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 思維導圖:https://mubu.com/explore/5JnjDt1vIng 一、背景 LSVRC:大規模圖像識別挑戰賽 ...
由Andrew Zisserman 教授主導的 VGG 的 ILSVRC 的大賽中的卷積神經網絡取得了很好的成績,這篇文章詳細說明了網絡相關事宜。 文章主要干了點什么事呢?它就是在在用卷積神經網絡下 ...
摘要: 在這篇論文我們主要研究卷積神級網絡的深度對大范圍圖像識別效果的影響,我們發現增加神經網絡層數增加到16-19層時我們的實驗結果有很大的提高。這使得我們在2014年的ImageNet Challenge中取得了定位第一和分類第二的成績。 動機: 卷積神經網絡可能因為有了大量的公開圖像庫 ...
論文標題:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 標題翻譯:用於視覺識別的深度卷積神經網絡中的空間金字塔池 論文作者:Kaiming He, Xiangyu ...
Suppressing Uncertainties for Large-Scale Facial Expression Recognition Abstract ...
Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition Abstract 在真實 ...
http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我對物體檢測的一篇重要著作SPPNet的論文的主要部分進行了翻譯工作。SPPNet的初衷非常明晰,就是希望網絡對輸入的尺寸更加靈活,分析到卷積網絡對尺寸並沒有要求,固定尺寸的要求完全來源於全連接層部分 ...