Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition转载请注明：://blog..net/stdcoutzyx/article/details/39736509这篇论文是今年9月份的论文[1]，比較新，当...

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mb5fd86a704dffe

2015-03-23 17:49:00

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《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》翻译

1 引言2 ConvNet配置2.1 架构2.2 配置2.3 讨论3 分类框架3.1 训练3.2 测试3.3 实现细节4 分类实验4.1 单尺度评估4.2 多尺度评估4.3 多裁剪图像评估4.4 卷积网络融合4.5 与最新技术比较5 结论Very Deep Convolutional Networks for Large−Scale Image RecognitionVery\ _{}Deep\ _{}Convolutional\.

神经网络

卷积神经网络

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大彤小忆

2021-05-20 07:30:30

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VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGG)

摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。我们的主要贡献是使用一个非常小的(3×3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了全面的评估，这表明通过将深度提升到16-19个权重层，可以显著改善先前的配置。这些发现是我们提交的ImageNet挑战赛的基础，我们的团队在定位和分类方面分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表现可以很好地推广到其他数据集，在这...

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原创

wx5ba0c87f1984b

2021-08-13 09:42:45

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VGG： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

1 前言经过前面两篇文章的介绍，我们已经了解了LeNet5和AlexNet网络模型。但是总体上来说两者的网络结构几乎并没有太大的差别，仅仅，同时网络的深度以及参数的规模也没有太大的变化。在接下来的这篇文章中，我们将会看到卷积网络中的第三个经典模型VGG。在这篇文章中，作者对卷积网络卷积深度的设计进行了一个探索，并且通过尝试逐步加深网络的深度来提高模型的整体性能。这使得VGG在当年的ILSVRC任

卷积

2d

ide

原创

月来客栈

2022-01-02 11:02:50

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VGG： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

1 前言经过前面两篇文章的介绍，我们已经了解了LeNet5和AlexNet网络模型。但是总体上来说两者的网络结构几乎并没有太大的差别，仅仅，同时网络的深度以及参数的规模也没有太大的变化。在接下来的这篇文章中，我们将会看到卷积网络中的第三个经典模型VGG。在这篇文章中，作者对卷积网络卷积深度的设计进行了一个探索，并且通过尝试逐步加深网络的深度来提高模型的整体性能。这使得VGG在当年的ILSVRC任

卷积

2d

ide

原创

月来客栈

2022-01-18 09:46:50

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VGG——Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

1. 摘要在使用非常小（3×3）的卷积核情况下，作者对逐渐增加网络的深度进行了全面的评估，通过设置网络层数达 16 19 层，最终效果取得了显著提升。 2. 介绍近来，卷积神经网络在大规模图像识别领域取得了巨大的成功，这一方面归功于大规模公开数据的出现，另一方面则是计算能力的提升。在 AlexN

卷积神经网络

原创

seniusen

2021-06-10 14:57:49

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经典网络结构VGG-net《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

ticle/details/54311282VGG-Net来自牛津大学Andrew Zisserman 教授的组 (Oxford)，在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得...

卷积

论文翻译

搜索空间

原创

女王de专属领地

2023-06-25 09:39:25

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深度学习论文阅读图像分类篇（三）：VGGNet《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

VGGNet《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》外文翻译Abstract 摘要1.INTRODUCTION 引言2. CO

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计算机视觉

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AiCharm

2023-07-12 15:19:21

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论文翻译|Large Scale Distributed Deep Networks

大规模深度学习问题亟需更好的解决方案！本文作者提出分布式深度学习框架DistBelief，在该框架中提到了两个算

服务器

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水亦心824

2022-11-15 09:57:58

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Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

目录摘要1、简介2、带有空间金子塔池化的深度网络2.1、卷积层和特征图2.2、空间金字塔池化层2.3、训练网络3、SPP-net用来进行图像分类3.1、在ImageNet 2012图像分类上的实验3.1.1、baseline网络结构3.1.2、多层池化来提升精度3.1.3、多尺寸训练来提升精度3.1.4、整图表示精度提升3.1.5、在特征图上多视...

卷积

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池化

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目标检测

原创

wx5ba0c87f1984b

2021-08-13 09:47:21

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Randomized Spectral Clustering for Large-Scale Multi-Layer Networks 阅读笔记

实验1.仿真实验仿真实验基于多层随机块模型（Multi-layer SBM）与多层随机共块模型（Multi-layer ScBM，用于有向网络）生成数据，通过控制节点数\(n\)、层数\(L\)稀疏度\(ρ\)（连接概率缩放因子）等参数，分析各因素对算法性能的影响。2.真实数据实验选取 7 个涵盖有向 / 无向、小规模 / 大规模的多层网络数据集，重点验证 RSC 在实际大规模数据上的计算效率优势

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mob64ca14157da7

1月前

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【每日一读】Large-Scale Nodes Classification With Deep Aggregation Network

Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家

深度学习

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原创

海轰Pro

2023-01-12 21:20:29

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The news of large-scale layoffs sparked heated

The news of large-scale layoffs sparked heated discussions. Some netizens who worked in the Internet industry left a message saying, “The Internet ind

sed

spark

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已注销

2021-12-14 09:24:32

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Single Image Dehazing via Multi-Scale Convolutional Neural Networks

项目主页：https://sites.google.com/site/renwenqi888/research/dehazing/mscnndehazing

sed

图像去雾

深度学习

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女王de专属领地

2023-06-25 09:12:14

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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 8

Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 前面做了如此漫长的铺垫，现在终于来到了课程的重点。Convolutional Neural Networks，简称CNN，与之前介绍的一般的神经网络类似，CNN同样是由可以学习的权值与偏移量构成，每一个神经元接收一些输入，做点积运算加上偏移量，然后选择性的通过一些非线性函数，整个网络最终还是表示成一个

神经网络

ide

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mob60475704c528

2015-07-05 15:52:00

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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 1

Introduction 这是斯坦福计算机视觉大牛李菲菲最新开设的一门关于deep learning在计算机视觉领域的相关应用的课程。这个课程重点介绍了deep learning里的一种比较流行的模型：Convolutional Neural Networks，简称CNN，主要利用CNN来做visual recognition，或者说是image classification，object rec

图像分类

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计算机视觉

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mob604756e75222

2015-06-15 17:21:00

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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 8

Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 前面做了如此漫长的铺垫，如今终于来到了课程的重点。Convolutional Neural Networks。简称CNN，与之前介绍的一般的神经网络相似，CNN相同是由能够学习的权值与偏移量构成。每个神

神经网络

ide

卷积

数据

权值

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mr_chenping

2021-08-07 10:02:14

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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 4

Modeling one neuron 下面我们开始介绍神经网络，我们先从最简单的一个神经元的情况开始，一个简单的神经元包括输入，激励函数以及输出。如下图所示：一个神经元类似一个线性分类器，如果激励函数是sigmoid 函数(σ(x)=1/(1+e−x))，那么σ(∑iwixi+b)相当于是求该输入所对应的输出为1的概率，P(y=1|xi;w)，那么该输入所对应的输出为0的概率为 P(y=0|

神经网络

最小值

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拟合

lua

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mob604756f9eb4d

2015-06-22 14:38:00

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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 3

Gradient Computing 前面我们介绍过分类器模型一般包含两大部分，一部分是score function，将输入的原始数据映射到每一类的score，另外一个重要组成部分是loss function，计算预测值与实际值之间的误差，具体地，给定一个线性分类函数：f(xi;W)=Wxi，我们定义如下的loss function： L=1N∑i∑j≠yi[max(0,f(xi,W)j−f(

搜索

神经网络

凸优化

类函数

梯度下降

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mob604756f2882b

2015-06-20 15:07:00

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Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 7

Two Simple Examples softmax classifier 后，我们介绍两个简单的例子，一个是线性分类器，一个是神经网络。由于网上的讲义给出的都是代码，我们这里用公式来进行推导。首先看softmax classifier 的例子。给定输入X∈RN×D，权值W∈RD×K，偏移量b∈R1×K，我们可以得到分类器对每个样本的预测分数：f=XW+b，我们可以用softmax 函数将预测分

神经网络

转置

线性分类器

权值

矩阵运算

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mob604756f49b91

2015-07-01 14:17:00

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