2019-04-08 13:30:58 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
转载 2019-04-09 11:21:00
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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卷积神经网络。 VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复的使用3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16~19层深的
转载 2020-03-16 14:31:00
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VGG
原创 2021-08-02 16:09:47
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文章目录写在前面RepVGG结构多路模型转单路模型✨✨✨1、卷积层和BN层的合并2、1x1卷积转换为3x3
论文:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf一、特点结构简洁。VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成,层与层之间使用max-pooling分开,所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。小卷积核和多卷积子层。V
1.学会用pytorch实现CNN https://zhuanlan.zhihu.com/p/213137993?utm_source=ZHShareTargetIDMore 2.学会用pytorch实现VGG 3.读懂师兄的VGG代码 node_list=[] edge_list=[] kerne ...
转载 2021-10-04 20:05:00
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VGG论文学习
原创 2021-12-29 16:11:12
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FCN 相对CNN的优点2014年,加州大学伯克利分校的Long等人提出的完全卷积网络(Fully Convolutional Networks),推广了原有的CNN结构,在不带有全连接层的情况下能进行密集预测。这种结构的提出使得分割图谱可以生成任意大小的图像,且与图像块分类方法相比,也提高了处理速度。在后来,几乎所有关于语义分割的最新研究都采用了这种结构。2) 除了全连接层结构,在分割...
原创 2021-06-10 18:01:32
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VGG
原创 2022-07-01 17:04:53
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import torch.nn as nnimport torchclass SE_VGG
原创 2021-08-02 14:55:54
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VGG16和VGG19介绍转载自:https://www.jianshu.com/p/e0845ecaf7f7image.png《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》arXiv:[1409.1556] Very Deep Convolutional Networks for Lar...
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关于VGG19的一些参考资料VGG网络与AlexNet类似,也是一种CNN,VGG在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名。VGG网络非常深,通常有16-19层,卷积核大小为 3 x 3,16和19层的区别主要在于后面三个卷积部分卷积层的数量。可以看到VGG的前几层为卷积和maxpool的交替,每个卷积包含多个
目录AlexNetVGGResNetMobileNet
原创 9月前
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用于大规模图像识别的非常深的卷积网络论文题目:Very Deep Co
相关理论&故事背景书上都有,不打算复述一遍,这里仅作代码记录&分享此处非直接可用代码,
2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的
开局一张图,首先抛出vgg11的网络架构(完整版
原创 2022-07-13 10:03:15
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VGG看CNN文章目录从VGG看CNNVGG的成功之处VGG的结构特点VGG-11代码VGG的成功之处VGG与AlexNet相比,VGG采用小的卷积核和池化层,层数更深,通道数更多,其中每个通道代表着一个FeatureMap,更多的通道数表示更丰富的图像特征。VGG网络第一层的通道数为64,后面每层都进行了翻倍,最多到512个通道,通道数的增加,使得更多的信息可以被提取出来。对于给定的感受野,V
原创 2021-04-17 16:15:13
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https://github.com/ducnt9907/vgg_tensorrtx
原创 7月前
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