GoogLeNet

你不得不了解的卷积神经网络发展史

一、卷积神经网络系列模型发展综述1.LeNet2.AlexNet3.VGG4.GoogleNet5.ResNet6.DenseNet7.Non-LocalNetworks8.DeformableConvolutionalNetworks9
mind_programmonkey·2020-06-22 01:34

opencv 调用 caffe model

为了将caffe训练好的model集成到C工程中，使用opencv调用caffe模型的方法，使用如下方法：如下代码为opencv\sources\samples\dnn\caffe_googlenet.cpp
Chris5555555·2020-06-21 18:26

主流卷积神经网络结构探索和分析（三）

主流卷积神经网络结构探索和分析（三）3VGG16，VGG16_bigConv，GoogLeNet_V3及ResNet18网络结构详解及Keras实现方法3.1VGG163.2VGG16_bigConv3.3GoogLeNet_V33.4ResNet183.5
AngelinaRan·2020-06-21 16:32

深度学习（deep learning）常见的几个网络模型归纳与总结（CNN LeNet AleNet VGGNet ImageNet GoogleNet）

深度学习（deeplearning）常见的几个网络模型归纳与总结（CNNLeNetAleNetVGGNetImageNetGoogleNet）发展路线：一、CNN（卷积神经网络）参考链接（双击）二、LeNet卷积层，池化层，全连接层。是其他深度学习模型的基础，这里我们对LeNet-5进行深入分析。同时，通过实例分析，加深对与卷积层和池化层的理解。LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练
诸葛孔明庐·2020-06-21 13:45

啥是卷积神经网络（三）（GoogLeNet v1网络详解）

啥是卷积神经网络（三）（GoogLeNet详解）故事的起因故事的经过0.输入1.Inception(3a、b)2.Inception(4a、b、c、d、e)2.1Inception(4a、c、d)2.2Inception
大大玮在路上·2020-06-21 12:15

GoogLeNet系列解读

本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本，目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构。
shuzfan·2020-06-21 07:10

Tensorflow2.0：用自己的网络实现神经风格迁移

所以在这篇文章中，我们尝试使用自定义的GoogLeNet网络模型进行神经风格迁移。PS：对神经风格迁移的原理感兴趣的可以参考：Tensorflow2.0之神经风格迁移。
cofisher·2020-06-21 05:51

Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译——中英文对照

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationGoingDeeperwithConvolutionsAbstractWeproposeadeepconvolutionalneural
SnailTyan·2020-06-20 23:33

深度学习常用框架和基础模型

由于是从Word文档直接复制过来，其中格式如果乱码或者不通顺，请评论区告知我目录一、深度学习框架1、解释2、常用的框架二、常用的深度神经网络基础模型（视觉）1、AlexNet模型2、VGG模型3、GoogLeNet
Lininggggggg·2020-06-20 22:30

综述：从LeNet 到 GoogLeNet:卷积神经网络的进化

综述：从LeNet到GoogLeNet:卷积神经网络的进化XBD.,[email protected]前言深度学习的兴起使卷积神经网络在计算机视觉方面大放异彩，本文将按时间和创新点顺序介绍一系列网络结构
MrCharles·2020-06-20 20:41

TensorFlow2.1入门学习笔记(14)——卷积神经网络InceptionNet, ResNet示例

ImageNet竞赛冠军，Top5错误率为6.67%InceptionNet引入了Inception结构块，在同一层网络内使用不同尺寸的卷积核，提升了模型感知力使用了批标准化缓解了梯度消失InceptionV1（GoogleNet
Moon小木·2020-06-19 00:00

论文笔记：Going deeper with convolutions（GoogLeNet）

一、基本信息标题：Goingdeeperwithconvolutions时间：2014出版源：IEEE论文领域：深度学习，CNN引用格式：SzegedyC,LiuW,JiaY,etal.Goingdeeperwithconvolutions[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2015:1-
zzig·2020-06-07 16:41

经典卷积神经网络算法(3)：VGG

VGG的实质是AlexNet结构的增强版，它将卷积层的深度提升到了19层，并且在2014年的ImageNet大赛中的定位问题中获得了亚军（冠军是GoogLeNet，将在下一篇博客中介绍）。
奥辰·2020-06-01 07:00

讲解GoogleNet的Inception从v1到v4的演变

通俗讲：端侧神经网络GhostNet（2019）GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出的一个新型神经网络结构。目的类似Google提出的MobileNet，都是为了硬件、移动端设计的轻小网络，但是效果想摆MobileNet更好。GhostNet基于Ghost模块，这个特点是不改变卷积的输出特征图的尺寸和通道大小，但是可以让整个计算量和参数数量大幅度降低。简单的说，GhostNet的主要贡献就是减
忽逢桃林·2020-05-20 19:00

讲解GoogleNet的Inception从v1到v4的演变

GoogleNet和VGG是ImageNet挑战赛中的第一名和第二名。共同特点就是两个网络的层次都更深了。
忽逢桃林·2020-05-20 19:00

什么是GoogleNet？什么是Inception？GoogleNet结构详解（2014年）

googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。
忽逢桃林·2020-05-20 19:00

GoogLeNet tensorflow完整复现

代码来源《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》，使用oxflower—17数据集#train.pyfrom__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionfromdatetimeimportdatetimeimportos.pathimporttimeimpor
我讨厌你无心的微笑·2020-05-17 14:03

如何使用pytorch torchvision.models中的预训练模型

pytorch中的torchvision.models中包含了多种预训练模型：VGG、Resnet、Googlenet等。
一位学有余力的同学·2020-05-08 09:52

MobileNet(v1、v2)——CNN经典网络模型详解（pytorch实现）

在之前的文章中讲的AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet网络，它们都是传统卷积神经网络（都是使用的传统卷积层），缺点在于内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。
越前浩波·2020-05-06 23:45

大话CNN经典模型：GoogLeNet（从Inception v1到v4的演进）

2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。
跟着大数据和AI去旅行·2020-04-21 12:20

深度学习--卷积神经网络--LeNet-5/AlexNet/ZFNet/VGGNet/GoogleNet/ResNet算法理论

目录一卷积神经网络基础1卷积神经网络与传统神经网络的联系1）降低神经网络的复杂性2）提升神经网络的深度3）提升神经网络的鲁棒性2卷积神经网络的主要层次1）InputLayer（数据输入层）2）ConvLayer（卷积层）3）ReLULayer（激活层）4）PoolLayer（池化层，在每个特征图上独立操作）5）FCLayer（全连接层）3卷积神经网络的优缺点1）优点2）缺点4卷积神经网络的训练过程
我是疯子喽·2020-04-18 08:01

经典分类CNN模型系列其三：Inception v1

介绍Inception又叫Googlenet是Google于2014年为参加ILSVRC大赛而提出的CNN分类模型。它发表于2014年的CVPR上面。
manofmountain·2020-04-12 16:57

Matlab提取GoogleNet特征

http://www.vlfeat.org/matconvnet/QuickStart下载MatConvneteval.m-->Layer.m注释掉%clearinputsifnotneededanymore模块，保存每一层的输出提取penultimatelayer(pool5)1024维features;features=squeeze(net.vars(net.getVarIndex('cls
小脑待开发凡奕奕·2020-04-10 07:37

CNN典型模型及pytorch实现 —— VGGNet

VGG是一种比较稳定的model（实际上是AlexNet结构的扩展），连续的conv多，计算量巨大，需要更大的存储空间；2014年竞赛的第二名，但是在一些迁移模型中的表现要优于第一名GoogleNet；
piupiurui·2020-04-08 19:06

（10）GoogleNet

VGG在Alexnet上的改进在于小卷积核，而GoogleNet的改进在于多尺度上。（1）多尺度的概念多尺度模拟了不同远近的物体在视网膜上的形成。
顽皮的石头7788121·2020-04-08 14:09

CNN典型模型及pytorch实现 —— GoogleNet

目录Inception结构1*1的卷积GoogleNet结构GoogleNet_Model代码（Pytorch）14年的冠军model；GoogleNet（把网络结构增加到了22层）证明了用更多的卷积、
piupiurui·2020-04-05 11:45

(2013, NIN)Network in Network

1.论文亮点一这是在VGG-Net和GoogleNet之前提出的一个CNN分类模型，在我看来，这篇论文最大的亮点是：提出使用全局平均池化层，取代经典CNN分类器如AlexNet、LeNet-5中的全连接层
运动小爽·2020-04-04 23:00

Inception系列理解

博客：博客园|CSDN|blog目录写在前面Inception-V1(GoogLeNet)BN-InceptionInception-V2,V3Inception-V4，Inception-ResNet-v1
shine-lee·2020-04-03 20:00

Going deeper with convolutions——Googlenet论文翻译

Goingdeeperwithconvolutions摘要在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上我们提出了一种代号为"Inception"的深度卷积神经网络结构，且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。这是通过精心设计实现的，该设计允许在保持计算预算不变的同时增加网络的深度和宽度。为了网络的优化质量，架构设计基于Heb
Baby-Lily·2020-03-31 23:00

深入理解GoogLeNet结构（原创）

inception（也称GoogLeNet）是2014年ChristianSzegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果
张磊_0503·2020-03-27 08:40

使用GoogleNet和AlexNet迁移学习ECG

今天的任务是依照这篇介绍的方法，使用GoogleNet和AlexNet迁移学习ECG。
Betrayer丶·2020-03-24 21:27

2018-09-26 NIN学习

googlenet网络结构设计很大程度上借鉴了2014年ICLR的paper，NetworkInNetwork（以下简称NIN）。
萍果ee·2020-03-22 05:57

深度学习-卷积神经网络发展

文章目录1.LeNet（1998）2.AlexNet（2012）3.VGG（2014）3.1网络结构3.2其他细节4.InceptionNet（2014）4.1InceptionV1（GoogLeNet
SusanLovesTech·2020-03-17 23:58

VGG和GoogLeNet inception

介绍googlenet和vggnet这两个模型是在AlexNet后人工神经网络方面研究的又一里程碑，也是许多论文和博客中用来和提出的新方法进行对比的baseline。
时浊·2020-03-15 12:48

[转载]GoogleNet的Inception_v1、Inception_v2、Inception_v3、Inception_v4(整理)

原文链接：blog.csdn.net/langb2014/article/details/52787095来自caffeCN的一个简要的总结(http://caffecn.cn/?/question/255)：先上Paper列表：[v1]GoingDeeperwithConvolutions,6.67%testerror,http://arxiv.org/abs/1409.4842[v2]Batc
dopami·2020-03-15 01:11

菜鸟实习日记~day23(NUIST 2016)

文章方法：1.ClassificationModel：Googlenet(smallerandfaster)相比较于VGG2.使用CascadeRegionRegression(1)Increasethevariationofinitializationduringtraining
飞翔的小瓜瓜·2020-03-01 16:10

keras实现GoogLeNet-InceptionV3

GoogLeNetInceptionv3结构及pytorch、tensorflow、keras、paddle实现环境python3.6,keras2.2.4,tensorflow-gpu1.12.0代码#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2020/2/2113:53#@Author:ZhaoHL#@File:InceptionV3-paddle.pyimportos,sysfrom
GISer_Lin·2020-02-28 16:38

GoogLeNet的心路历程（一）

这一段时间撸了几篇论文，当我撸到GoogLeNet系列论文的时候，真是脑洞大开！GoogLeNet绝对可以称为已公开神经网络的复杂度之王！
Traphix·2020-02-24 18:39

paddle实现GoogLeNet-InceptionV1

GoogLeNetInceptionv1结构及pytorch、tensorflow、keras、paddle实现环境python3.6，paddlepaddle-gpu1.6.3.post107代码#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2020/2/39:56#@Author:ZhaoHL#@File:InceptionV1-paddle.pyimportos,sysfromPILi
GISer_Lin·2020-02-20 14:28

笔记记录-增强CNN表达能力的三种手段

1、加深网络：LeNet、Residual-styleNetworks、ResNet（实际实验结果表明由层次提升而带来的边际准确率增加已是越来越少）2、增加网络模块宽度：GoogLeNet(增加宽度导致参数大大增加
好吃红薯·2020-02-18 15:04

tensorflow学习笔记-图像分类模型-GoogLeNet实现

导言：对GoogLeNet的了解不是特别深入，至少算法动机还没熟练掌握。那这篇笔记就先总结一下GoogLeNet的原理以及V1-V4的演化。
飞天小小猫·2020-02-18 14:23

L17 AlexNet VGG NiN GoogLeNet

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。神经网络发展的限制:数据、硬件AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉
rainman999·2020-02-18 09:00

GoogLeNet论文翻译——中文版

DeepLearning文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationGoingDeeperwithConvolutions摘要我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILS
SnailTyan·2020-02-18 01:52

菜鸟实习日记~day5(VGG+video feature flow PPT)

中午吃的那个炸鲜奶挺好吃的~科研：1.VGG：详解CNN五大经典模型:Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DRL基于CNN经典的五大模型在上面的链接里都简单介绍啦，下面主要说VGG和
飞翔的小瓜瓜·2020-02-16 00:09

【阅读笔记】改进卷积神经网络的14个小技巧

AlexNet、VGG、GoogLeNet还是ResNet呢？甚至ResNet里面还有ResNet分支选项。你应当建立多少与卷积层相对应的密集层？你使用哪种激活函数？即使你选择了广
alucardzhou·2020-02-14 14:10

基于tensorflow2.0和cifar100的VGG13网络训练

VGG是2014年ILSVRC图像分类竞赛的第二名，相比当年的冠军GoogleNet在可扩展性方面更胜一筹，此外，它也是从图像中提取特征的CNN首选算法，VGG的各种网络模型结构如下：今天代码的原型是基于
赵代码·2020-02-10 22:00

GoogLeNet解读

转自：http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394#googlenet-incepetion-v1本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet
Dorts·2020-02-09 19:43

从头学pytorch(二十):残差网络resnet

残差网络ResNetresnet是何凯明大神在2015年提出的.并且获得了当年的ImageNet比赛的冠军.残差网络具有里程碑的意义,为以后的网络设计提出了一个新的思路.googlenet的思路是加宽每一个
core!·2020-01-17 16:00

从头学pytorch(十八):GoogLeNet

GoogLeNetGoogLeNet和vgg分别是2014的ImageNet挑战赛的冠亚军.GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet
core!·2020-01-15 13:00

GoogleNet论文笔记

Abstract本篇论文的主要成就是高效的利用了网络内部的计算能力，在保证计算消耗稳定不变的情况下提升了网络的深度和宽度。设计基于海扁准则和多尺度处理问题的直觉。1、introduction在过去的三年中(2013-2015)，由于深度学习和卷积神经网络的发展，我们在分类和检测问题上有了飞速的发展。并且，这些进步往往是由于一系列的新想法，算法和提升的网络结构而并不是更强硬件或者更深的网络或者更大的
老哥你瞅啥·2020-01-08 20:43
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