一 实例探索卷积神经网络的基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法。实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务，也许你的任务也不例外。也就是说，
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2024-08-31 06:56:15
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目录一. 创新点1. 先看看MobileNetV2 和 V1之间有啥不同2. 再看看MobileNetV2的block 与ResNet 的block：二. 正文三. MobileNet-V2网络结构参考资料MobileNetV2是对MobileNetV1的改进，同样是一个轻量化卷积神经网络。一. 创新点1. Inverted residuals，通常的residuals block是先经
论文名称：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697 官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 文章目录0 前言1 RepVGG Block详解2 结构重参数化2.1 融合Conv2d和BN2.2 Conv2d
vgg模型是什么AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深度。故而vgg模型是加深了网络深度的AlexNet模型那么什么是AlexNet模型网络总共的层数为8层，5层卷积，3层全连接层。第一层：卷积层1，输入为 224 × 224 × 3 224 \times 224 \t
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2024-06-18 10:57:51
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常用的几种卷积神经网络介绍这是一篇基础理论的博客，基本手法是抄、删、改、查，毕竟介绍这几个基础网络的博文也挺多的，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。主要是想介绍下常用的几种卷积神经网络。卷积神经网络最初为解决图像识别问题而提出，目前广泛应用于图像，视频，音频和文本数据，可以当做深度学习的代名词。目前图像分类中的ResNet, 目标检测领域占统治地位的Faster R-CNN，分割中最牛的Ma
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2024-08-08 10:38:09
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GoogleNet最近上讨论课，看了Googlenet和Resnet两篇论文，知道大概的神经网络框架，都是在Alexnet（论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）的基础上来进行修改，层数的增加，使得过拟合的问题更加严重，所以Googlenet想到通过计算稀疏结构来一定量减少过拟合的问题，即图1。其中1*
VGGNet是由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和谷歌旗下DeepMind团队的研究员共同研发提出的，获得了ILSVRC 2014（ 2014年ImageNet图像分类竞赛） 的第二名，将 Top-5错误率降到7.3%， 在Top-5中取得了92.3%的正确率，同年的冠军是googlenet。 目前使用比较多的网络结构主要有ResNet（152-1000层），Go
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2024-05-01 14:23:12
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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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AlexNetAlexNet是在IMAGENET比赛中第一个获奖的CNN结构。VGGNetVGGNet和AlexNet实际上都是对最传统的CNN进行重复堆叠的实践，将效果较好的结构记录下来方便以后继续使用，常用的有vgga(11层)，vgg16和vgg19。结构如下： (示意图来自于cs231n的课件，有一点小问题，vgg16应该是3个conv层后接pool)ResNet论文原文 https:
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2024-03-17 15:10:39
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前言 这段时间到了新公司，工作上开始研究DeepLearning以及TensorFlow，挺忙了，前段时间看了VGG和deep residual的paper，一直没有时间写，今天准备好好把这两篇相关的paper重读下。 VGGnet VGG解读 VGGnet是Oxford的Visual Geometry Group的team，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
目录前言一、InceptionV1-V41.1、InceptionV1(GoogLeNet) - 20141.2、InceptionV2、InceptionV3 - 20151.3、InceptionV4-2016二、ResNetV1-V2、ResNeXt2.1、ResNetV1-20152.2、ResNetV2-20162.2、ResNeXt三、DenseNet四、MobileNetV1-V3
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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1． VGG模型VGG又分为VGG16和VGG19， 分别在AlexNet的基础上将层数增加到16和19层， 它除了在识别方面很优秀之外， 对图像的目标检测也有很好的识别效果， 是目标检测领域的较早期模型。2． GoogLeNet模型GoogLeNet除了层数加深到22层以外， 主要的创新在于它的Inception， 这是一种网中网（Network In Network） 的结构， 即原来的节点也
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2024-04-04 11:40:32
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VGG NIN GoogleNet1.VGG，NIN，GoogleNet的块结构图对比(注意:无AlexNet)这些块带来的区别与细节AlexNet未使用块,主要对各个层进行了解:
卷积:捕捉特征
relu:增强非线性
池化层:减少计算量
norm:规范数据分布
全连接层:分类
VGG块的改善(对比AlexNet):
1.使用VGG块,更加的符合封装思想
2.VGG块使用更小的卷积核,可以捕捉
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2024-08-19 01:45:12
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背景相较于AlxNet，使用更小卷积核（层数加深，参数减少）。来源：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。先来看看VGG这篇论文《Very Deep Convolutional Netwo
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2024-05-03 15:04:57
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####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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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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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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VGG是一种经典的卷积神经网络。只堆叠卷积、ReLU、池化操作就在图像识别领域获得巨大成就。但随后的研究关注点转移到是否具有良好的网络结构设计，例如Inception、ResNet、DenseNet。这使得模型越来越复杂。这些复杂的卷积网络有明显的缺点。一是复杂的多分支设计让模型难以实现和自定义，拖慢推理速度和降低了内存利用率。二是一些随机混合操作增加了内存访问消耗，而且缺乏硬件设备支持。综合这些
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2024-07-05 04:35:09
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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
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2024-07-28 09:44:10
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