VGGNet（Visual Geometry Group）可视化的几何学结构一.简介VGGNet是牛津大学计算机视觉组和ＤｅｅｐＭｉｎｄ公司共同研发一种深度卷积网络，并且在２０１４年在ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。VGGNet一共有六种不同的网络结构，但是每种结构都有含有５组卷积，每组卷积都使用３ｘ３的卷积核，每组卷积后进行一个２ｘ２最大池化，接下来是三个全连接层．在
一、简介VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数
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2024-10-11 22:25:39
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0.背景这个模型是《Deep Learning高质量》群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候，看到对应的论文《VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age》中对比实验涉及到的SENet，其结果比ResNet-50还好，所以也学习学习。github上的SENetCNN是通过用局部感受野，基于逐通
####1. 网络结构#####1.1 不同结构的对比VGG一共提供了6个网络版本，卷积层分为5个stage，不同的是，其他结构与A相同；结构 B：在 A 的 stage2 和 stage3 分别增加一个3x3的卷积层，stage3，stage5 分别增加一个1x1的卷积层，总计16层；结构D：在 C 的基础上，stage4，有13个卷积层，stage3，stage5 分别再增加一个3x3的卷积层
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2024-08-15 16:07:57
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VGG网络 (Visual Geometry Group)介绍在 ImageNet 竞赛中 Localization Task(定位任务)第一名和 Classification Task(分类任务)第二名。论文地址: https://arxiv.org/abs/1409.1556 图1 VGG卷积网络配置
作者使用了11层、13层、16层、19层，分别进行使用。其中对比了卷积核大小为 和
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2024-06-02 18:34:10
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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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ResNet v21、四个问题要解决什么问题？
进一步提高ResNet的性能。解释为何Identity mapping（恒等映射）的效果会比较好。用了什么方法解决？
提出了一个新的残差单元结构。从理论和实验上分析了identity mapping的有效性。效果如何？
使用1001层的ResNet，在CIFAR-10数据集上错误率为4.62%，在CIFAR-100数据集上错误率为2
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2024-10-31 20:19:08
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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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RepVGG论文总览方法多分支训练结构重参数化网络架构实验局限性 CVPR2021 Paper : https://arxiv.org/abs/2101.03697Code : https://github.com/DingXiaoH/RepVGGMegEngine : https://github.com/megvii-model/RepVGG论文总览本文通过结构重参数化，只使用 3x3 卷积
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2024-04-02 20:00:48
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论文连接：https://arxiv.org/pdf/2101.03697v1.pdf论文代码：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG一、RepVGG网络结构的细节RepVGG与目前业界较优的网络模型在精度和性能上的比较，左边的RepVGG为轻量级和中量级的网络模型结构的对比结果图，右边的RepVGG为重量级的网络模型结构的对比结果图。可以发现RepVGG在精度和速
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2024-05-15 08:59:36
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前言VGG网络于2014年被提出，在ImageNet数据集上面获得了定位项目的第一名和分类项目的第二名，虽然在2014年被提出的GoogLeNet网络在定位项目之外的其他项目中都取得了第一名，风头盖过了VGG，但VGG以其简约的网络结构被人使用，VGG网络参数量巨大，但提出者公开了训练好的模型，后续使用仅需在此基础上做微调，比较方便。之前做了VGG网络Paper的翻译，这篇文章介绍VGG论文理解，
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2024-04-18 13:44:17
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【重参数化卷积网络】RepVGG 网络解析 文章目录【重参数化卷积网络】RepVGG 网络解析1. 介绍2. 模型详解2.1 两个有可能的问题2.2 结构重参数化2.2.1 融合Conv2d和BN2.2.2 将1x1卷积转换成3x3卷积2.2.3 将BN转换成3x3卷积2.2.4 多分支融合3. 模型细节与实验结果4. 参考 1. 介绍论文地址：RepVGG: Making VGG-style C
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2024-03-29 12:40:56
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最近在搞文字识别，算是第一个比较正式的深度学习项目，连带看了一些文章。混淆了好多次。先记下目前对深度学习的一些理解。首先是特征提取器。 目前深度学习应用在CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理）领域。CV领域的特征提取器主要是CNN的各种变体。例如vgg，resnet，inceptionnet，mobilenet 之类的。别的不太清楚了。vgg没怎么看，resnet主要是残差连接模块能让网络更
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2024-05-16 06:04:50
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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、卷积网络发展卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础上，通过对图
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2024-07-03 14:03:18
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RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great AgainAbstract我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，它具有一个类似于vgg的推理时间体，由3 × 3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑结构。这种训练时间和推理时间架构的解耦是通过结构重新参数化技术实现的，因此该模型被命名为RepVGG。在ImageNet上，RepVGG达到了80%
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2024-06-17 16:28:58
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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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DenseNet和ResNet的区别有哪些ResNetDenseNet1贡献提出残差学习来解决网络加深出现的退化问题提出稠密shortcuts来缓解梯度消失问题，加强特征传播，实现特征重用，大大减少了参数量2当前层的输入不同(前面所有层输输出相加)(通道维度相拼接)3训练速度较快较慢(因为随着的增大，每一个卷积层的输入通道数也在不断增大，通常会比ResBet同层的通道数更大，拼接也带来更大的存储消
resnet可以看作VGG16来使用，Resnet50中50表示容量，是resNet中最小的容量了resNet不是被设计用来和大量的标准密集层一起使用的，而是和global average pooling层一起使用的。最初的resnet是在imagenet中训练的，vgg就是卷积-》激活-》卷积。。，resnet就是有relu在上面的卷积层resNet Block：和vgg的区别，vgg的卷积-》
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2024-03-13 16:09:43
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RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。
论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文地址：https://arxi
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2024-05-10 18:52:13
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