PyTorch实现的VGGNetPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/ClassicNetworkPyTorch代码
原创
2022-08-06 00:04:29
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参考博文： https://arxiv.org/abs/1409.1556v6 https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg一、简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一
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2023-07-24 20:46:11
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Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large scale image recognition." arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). "p
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2017-09-10 17:07:00
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VGGNet2024年5月10日更新在此教程中，我们将对VGGNet模型及其原理进行一个简单的介绍，并实VGGNet模型的训练和推理，目前支持数据集有：MNIST、fashionMNIST、CIFAR10等，并给用户提供一个详细的帮助文档。目录基本介绍VGGNett描述创新点网络结构VGGNet的特点VGGNet实现总体概述项目地址项目结构训练及推理步骤实例基本介绍VGGNet描述VGG网络的特点
Keras-VGG16-图片分类VGG模型的名称，来源于牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该网络模型是他们在ILSVRC 2014上的相关工作，主要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。 目录Keras-VGG16-图片分类1、原始数据集2、VGG16网络细节3、模型求解结果4、对模型的一些深入思考5、具体代码6、项目链接 1、原始数据集原始图
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，但是这个模型很有研究价值。
原创
2021-04-24 14:52:53
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本章介绍的是现代神经网络的结构和复现，包括深度卷积神经网络（AlexNet），VGG，NiN，GoogleNet，残差网络（ResNet），稠密连接网络（DenseNet）。文章部分文字和代码来自《动手学深度学习》 文章目录使用块的网络(VGG)VGG块定义实现VGG和AlexNet的区别VGG16模型设计实现利用VGG16进行CIFAR10分类数据集超参数，优化器，损失函数训练 使用块的网络(V
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2024-09-30 13:16:02
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Pytorch学习笔记:VGGNet1.模型文件1.1使用*args1.2使用**kwargs1.3同时使用*args与**kwargs2.训练文件与测试文件 主要参考b站up霹雳吧啦Wz视频，本文不再赘述网络具体内容，以代码实现为主。感谢up主做的极其详细并对小白友好的精彩分享。VGGNet知识点视频代码实现视频 代码来自up主的Github仓库开源项目，侵权删。1.模型文件import to
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2023-10-13 19:34:44
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VGG网络模型及代码分析 目录1.VGG网络模型介绍2.VGG论文原文翻译3.VGG模型3.1 input（224*224 RGB image）3.2 conv3-643.3 conv3-643.4 maxpool3.5 conv3-1283.6 conv3-1283.7 maxpool3.8 conv3-2563.9 conv3-2563.10 conv3-2563.11 maxpool3.12
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2024-05-13 17:28:20
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1. GoogleNet1.1. 介绍 2014竞赛第一进化顺序：Inception V1->Inception V2->Inception V3->Inception V4目的：提升性能
降参，降计算加宽，深度1.2. Inception V1网络：核心组件 Inception Architecture-稀疏连接结构
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论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第二的成绩。改进创新点VGGNet对2012年的AlexNet模型主要提出了两种改进思路：小卷积核（ker
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2023-07-27 20:43:40
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感受野指的是一个特定的CNN特征（特征图上的某个点）在输入空间所受影响的区域。 一个感受野可以用中心位置(center location)和大小(size)来表征。然而，对于一个CNN特征来说，感受野中的每个像素值（pixel）并不是同等重要。一个像素点越接近感受野中心，它对输出特征的计算所起作用越大。这意味着某一个特征不仅仅是受限在输入图片中某个特定的区域（感受野），并且呈指数级聚焦在区域的中心
CIFAR 10¶
cifar 10 这个数据集一共有 50000 张训练集，10000 张测试集，两个数据集里面的图片都是 png 彩色图片，图片大小是 32 x 32 x 3，一共是 10 分类问题，分别为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。这个数据集是对网络性能测试一个非常重要的指标，可以说如果一个网络在这个数据集上超过另外一个网络，那么这个网络性能上一定要比另外一个网络好，目前
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2024-01-05 21:43:47
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在机器学习方面，人工神经网络表现非常好。由于人工神经网络是非线性函数，它可以应用于求解问题中许多模式的运算。我们将人工神经网络(ANN)用于图像、音频、单词等各种分类任务中，也可用于时间序列等各种回归分析中。不同的人工神经网络有不同的用途，例如为了找到句子中...
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2019-01-25 08:18:46
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# Title文章标题VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION# Summary网络架构如下图：卷积神经网络的输入是一个固定大小的224×224 RGB图像。做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的RGB平均值。图像通过一堆卷积(conv.)层传递，我们使用带有非常小的接受域的过...
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2021-06-05 16:44:13
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本文建议阅读时间 20minVGGNet 是由牛津大学视觉几何小组（Visual Geom
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2022-08-13 00:03:28
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AlexNet比LeNet更深更大，带来了更好的精度，那么是不是再深一些再大一些，我们就会更好？更深更大，可以通过更多的全连接层（太贵）、更多的卷积层以及将卷积层组成块来实现。 VGG思想：将小块先组成大块，最后再去组合。 VGG块：用大量的3x3（一般再大效果会不好）的卷积层堆起来加一个池化层做VGG块，然后用这些VGG块组成网络。 所谓的V
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2024-07-07 16:48:16
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ABSTRACT在这项工作中，研究了卷积网络深度对其精度的影响。主要贡献是使用非常小（3×3）卷积核结构增加网络的深度，并进行了全面的评估。这表明通过将深度增加到16-19个层，可以实现对现有网络性能的显著改进。这些发现是我们2014年ImageNet挑战提交的基础，我们的团队分别在图像定位和分类的比赛中分别获得了第一名和第二名。还表明，我们的网络结构可以很好地推广到其他数据集，也实现了SOTA的
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2024-04-15 09:54:05
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1. 简介
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深度卷积神经网络，其主要探索了卷积神经网络的深度与网络性能间的关系。
2. 模型拓扑
16-19层深的卷积神经网络；
VGGNet 论文中全部使用了 3×3 的卷积核和 2×2的池化核， 反复堆叠 3×3 的小型卷积核和 2×2 的最大池
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2017-03-12 17:13:00
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经典网络（LeNet-5、AlexNet 、 VGGNet）
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2021-07-29 15:02:00
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