RepVGG 论文详解RepVGG 是截止到 2021.2.9 日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中，其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v2。根据作者的描述，RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。背景知识VGG 和 Re
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2024-05-13 15:02:57
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VGG 网络VGG 网络的提出目的是为了探究在大规模图像识别任务中，卷积网络深度对模型精确度有何影响；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。网络结构VGG 网络根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为 A，A-LRN，B，C，D，
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2024-06-25 20:49:27
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简介：这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像分类和定位问题。在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。作者因此斩获2014年分类第二（第一是GoogLeNet），定位任务第一。论文链接：Very deep convol
目录 前言VGG原理这里解释一下为什么使用2个3x3卷积核可以来代替5*5卷积核：VGG网络结构VGG优缺点VGG优点VGG缺点前言VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结
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2024-07-12 10:25:24
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文章目录VGG的提出VGG原理VGG结构参考来源链接 VGG的提出 VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。 VGG模
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2024-08-03 22:53:38
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lecture 6：VGG13、16、19目录 lecture 6：VGG13、16、19目录1、VGG结构2、VGG结构解释3、3*3卷积核的优点4、VGG的 Multi-Scale方法5、VGG应用 1、VGG结构 LeNet5用大的卷积核来获取图像的相似特征 AlexNet用9*9、11*11的滤波器 VGG 巨大的进展是通过依次采用多个 3×3 卷积，模仿出更大的感受野（r
文章目录获取所使用的NVIDIA显卡设备谷歌云盘挂载及数据读取导入必要的包数据集制作获取设备信息数据可视化ResNet18ResNet18模型获取与配置参数配置开始训练模型读取与预测PIL与Transform读取方式VGG16VGG16模型获取与配置参数配置开始训练模型读取与预测OpenCV读取方式PIL与OpenCV对比OpenCV归一化处理图像PIL归一化处理图像 获取所使用的NVIDIA显
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2024-03-05 14:07:44
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AlexNet网络结构多GPUReluDropout层叠池化图片的随机采样其他VGGNet网络结构3*3 卷积核1*1 卷积核LRN其他ResNet退化问题残差学习残差网络子结构网络结构reference AlexNet网络结构输入层: 224 * 224, 3通道第一层卷积: 96个11 * 11的卷积核, stride 是 4
可以利用计算公式 输出大小 = (输入大小 - 卷积核大小
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2024-04-25 09:29:26
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1、CNN工程实践技巧用多个小卷积核来代替一个大卷积核 1、可用两个3×3卷积代替一个5×5卷积 2、先降维再卷积再升维代替直接卷积 3、用1×N的卷积和N×1的卷积代替N×N的卷积（分解卷积） 好处：1、参数减少；2、非线性变换增多2、经典CNN结构分析2.1、ZFNet 对AlexNet的参数进行了优化 2.2、VGG VGG有两个版本：VGG16和VGG19，可以对224×224×3的图像分
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2024-05-15 12:11:16
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YOLOv7论文中会遇到一个词叫“重参化网络”或者“重参化卷积”，YOLOV7则是用到了这种网络结构，里面参考的论文是“RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again”。该网络是在预测阶段采用了一种类似于VGG风格的结构，均有3X3卷积层与ReLU激活函数组成
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2024-06-27 20:42:53
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前言我们在学习这两个网络时，应先了解CNN网络的相关知识这篇博客能够帮我们更好的理解VGG16和RetNet181.VGG161.1 VGG简介VGG论文网址：VGG论文大家有兴趣的可以去研读一下。首先呢，我们先简单了解一下VGG网络的来源：自2012年AlexNet在lmageNet图片分类比赛中大获成功以来，关于深度神经网络的研究又一次如火如茶般进行; VGGNet 是由牛津大学视觉几何小组
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2024-08-12 11:53:13
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@目录0. 论文链接1. 概述2. 网络结构2.1 卷积核2.2 池化核2.3 全连接层3. 训练4. 测试5. 其他6.参考链接0. 论文链接论文链接1. 概述 VGG提出了相对AlexNet更深的网络模型，并且通过实验发现网络越深性能越好（在一定范围内）。在网络中，使用了更小的卷积核(3x3)，stride为1，同时不单单的使用卷积层，而是组合成了“卷积组”，即一个卷积组包括2-4个3x3卷
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2024-04-11 21:18:08
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下一步改进faster rcnn的基本思路参考将Faster-RCNN中的VGG16替换成ResNet可以提高performance，不仅是detection，在segmentation，video analysis，recognition等其他领域，使用更深的ResNet都可以得到稳定的提升。在速度方面，ResNet比VGG16更慢，同时需要训练的次数也更多，同时内存占用量也远远大于VGG16，
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2024-04-27 07:10:24
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深度学习经典网络1.AlexNet [2012]2.Network In Network [2013]3.Maxout [2013]4.OverFeat [2013]5.devil [2014]6.VGG [2014]7.Inception_V1 (GoogLeNet) [2015]8.ResNet [2016]9. Inception_v2 : Batch Normalization (201
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2024-08-20 21:49:52
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32116277 https://yq.aliyun.com/articles/598430 AlexNetAlexNet是一个较早应用在ImageN
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2024-03-22 08:32:01
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本文主要介绍一下AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet这几个经典模型。顺便附上部分PyTorch实现。网上的各种介绍很多，我也就不再重复说了。这篇文章主要是说说自己的感想。今天看AlexNet其实已经颇为平淡了，毕竟这几年在网络工程上已经有了很大的进步，AlexNet的很多设计也不再被使用，例如LRN就被BN代替。不过当年AlexNet在两个GPU上跑的设计，倒是影响了后面出现
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2024-04-09 23:00:39
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本文将引入 ImageNet图像数据库，并介绍以下几种经典的CNN模型架构：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet1.ImageNet介绍 ImageNet是一个包含超过1500万幅手工标记的高分辨率图像的数据库，大约有22000个类别。该数据 WordNet库组织类似于的层次结构，其中每个领域叫同义词集合。每个同义词集合都是 ImageNet层次结构中的一个节点
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2024-08-08 22:23:37
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论文名称：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG0 序言VGG网络是2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出的。在2014到2016年（ResNet提出之前），VGG网络可以说是当时最火并被广泛
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2024-05-07 22:51:33
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本文基于vgg-16、inception_v3、resnet_v1_50模型进行fine-tune，完成一个二分类模型的训练。目录一、环境准备二、准备数据三、数据解析及图片预处理四、模型定义五、模型训练六、模型预测最后：完整代码 一、环境准备我使用了TensorFlow的model库中的slim模块，路径：https://github.com/tensorflow/models/tree
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2024-06-17 20:32:55
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Deeplabv1模型结构 1.VGG16的全连接层(FC层)转为卷积层（步幅32,步幅=输入尺寸/输出特征尺寸） 2.最后的两个池化层去掉了下采样（目标步幅8） 3.后续卷积层的卷积核改为了空洞卷积（扩大感受野，缩小步幅） 4.在ImageNet上预训练的VGG16权重上做fine-tune（迁移学习）DCNN存在的问题 DeepLab的解决思路 1.多次池化、下采样使输出信号分辨率变小：使用空
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2024-08-05 13:07:44
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