2019-04-08 13:30:58 VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间。但是这个模
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2019-04-09 11:21:00
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VGGNet是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的卷积神经网络。 VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复的使用3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16～19层深的
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2020-03-16 14:31:00
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简介论文题目是《用于大规模图像识别的深度卷积网络》（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）[1]。这篇文章的作者都来自于英国牛津大学的“视觉几何实验室” （Visual Geometry Group）， 简称 VGG，所以文章提出的模型也被叫作 VGG 网络。到目前为止， 这篇论文的引用次数已经多达 1
文章目录写在前面RepVGG结构多路模型转单路模型✨✨✨1、卷积层和BN层的合并2、1x1卷积转换为3x3
论文：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf一、特点结构简洁。VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。小卷积核和多卷积子层。V
1.学会用pytorch实现CNN https://zhuanlan.zhihu.com/p/213137993?utm_source=ZHShareTargetIDMore 2.学会用pytorch实现VGG 3.读懂师兄的VGG代码 node_list=[] edge_list=[] kerne ...
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2021-10-04 20:05:00
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FCN 相对CNN的优点2014年，加州大学伯克利分校的Long等人提出的完全卷积网络(Fully Convolutional Networks)，推广了原有的CNN结构，在不带有全连接层的情况下能进行密集预测。这种结构的提出使得分割图谱可以生成任意大小的图像，且与图像块分类方法相比，也提高了处理速度。在后来，几乎所有关于语义分割的最新研究都采用了这种结构。2) 除了全连接层结构，在分割...
原创
2021-06-10 18:01:32
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import torch.nn as nnimport torchclass SE_VGG
原创
2021-08-02 14:55:54
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VGG16和VGG19介绍转载自：https://www.jianshu.com/p/e0845ecaf7f7image.png《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》arXiv：[1409.1556] Very Deep Convolutional Networks for Lar...
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2021-08-30 09:36:59
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关于VGG19的一些参考资料VGG网络与AlexNet类似，也是一种CNN，VGG在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名。VGG网络非常深，通常有16－19层，卷积核大小为 3 x 3，16和19层的区别主要在于后面三个卷积部分卷积层的数量。可以看到VGG的前几层为卷积和maxpool的交替，每个卷积包含多个
目录AlexNetVGGResNetMobileNet
原创
2022-11-04 21:49:38
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用于大规模图像识别的非常深的卷积网络论文题目：Very Deep Co
原创
2022-07-13 10:02:36
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相关理论&故事背景书上都有，不打算复述一遍，这里仅作代码记录&分享此处非直接可用代码，
2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的
从VGG看CNN文章目录从VGG看CNNVGG的成功之处VGG的结构特点VGG-11代码VGG的成功之处VGG与AlexNet相比，VGG采用小的卷积核和池化层，层数更深，通道数更多，其中每个通道代表着一个FeatureMap，更多的通道数表示更丰富的图像特征。VGG网络第一层的通道数为64，后面每层都进行了翻倍，最多到512个通道，通道数的增加，使得更多的信息可以被提取出来。对于给定的感受野，V
原创
2021-04-17 16:15:13
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