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
转载
2024-06-27 20:42:53
39阅读
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
转载
2024-08-08 22:23:37
95阅读
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
转载
2024-04-25 09:29:26
518阅读
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
转载
2024-05-13 15:02:57
375阅读
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
转载
2024-07-12 10:25:24
72阅读
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，
转载
2024-06-25 20:49:27
156阅读
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
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32116277 https://yq.aliyun.com/articles/598430 AlexNetAlexNet是一个较早应用在ImageN
转载
2024-03-22 08:32:01
717阅读
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
转载
2024-04-09 23:00:39
138阅读
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
转载
2024-08-20 21:49:52
86阅读
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
转载
2024-08-03 22:53:38
160阅读
前言大家能看到这篇文章，想必对HOG还是有些了解了，那我就不赘述了，其实我自己不太懂，但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的：点我查看上面那位博主是用的cifar-10数据集，但是我们的数据集很可能是普通的图片，所以我进行了一些改进。注意事项：你的图片长宽可以不相等，设置好image_height和image_width即可。 如果图片大小不相等，可以使用change_size.p
一.简历文本标注数据的准备目标：把原始数据集转换为PaddleNLP支持的文本/文档抽取标注格式，为后续的模型微调做好准备。工具：Label Studio使用手册：applications/information_extraction/label_studio_text.md · PaddlePaddle/PaddleNLP - Gitee.comhttps://gitee.com/paddlep
多类别动物图片分类任务（上）在学习了大约2周的机器学习和深度学习的基础知识，并跑了十多个模型之后，老师给我布置了一项真正的实际任务：利用已经收集到的图片信息，构建并训练模型，一期目标使得精度达到84%，二期目标使得精度达到90%。 一开始并没有认识到，真正的实际数据会和demo中最后的结果差距如此之大，使得自己消沉了一段时间，不过经过将近15天的努力，总算是完成了任务，亦有所收获。 故，在此把我这
转载
2024-04-11 10:40:18
136阅读
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
转载
2024-05-07 22:51:33
736阅读
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
转载
2024-03-05 14:07:44
489阅读
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
转载
2024-10-31 06:42:05
170阅读
tf.slim构建vgg16和resnet网络实现图像分类，亲测准确率99% 文章目录前言一、大致步骤二、具体实施步骤1.创建tfrecords文件2.搭建前向传播网络forward()2.1 resnet2.2 vggnet2.3 simplenet2.4 forward()3.搭建反向传播网络backward()3.1 placeholder占位3.2 损失函数3.3 建立评价函数accura
转载
2024-05-02 11:32:57
106阅读
目录 前言knn vs. svmsvm & linear classifierbias trickloss functionregularizationoptimization代码主体导入数据及预处理svm计算loss_function和梯度验证梯度公式是否正确比较运行时间svm训练及预测，结果可视化通过corss-validation来选定参数，结果可视化具体实现s
转载
2023-10-08 21:56:12
185阅读
引言VGG模型于2014年由牛津大学的Simonyan和Zisserman提出，在当时取得了ImageNet竞赛的冠军。VGG模型的结构非常简单，由一系列卷积层、池化层和全连接层组成。VGG模型的卷积层使用3x3的小卷积核，步长为1，填充为1，卷积核的数量随着层数的增加而增加。VGG模型的池化层使用2x2的最大池化，步长为2。VGG模型的全连接层使用ReLU激活函数。ResNet模型于2015年由
转载
2024-07-28 09:44:10
140阅读
