VGGNET

CNN看清世界——浅谈四个经典网络的差异

本文介绍4种经典的卷积神经网络CNN，分别是AlexNet，VGGNet，GoogleInceptionNet和ResNet，这4种网络依照出现的先后顺序排列，深度和复杂度也依次递进，并且在ILSVRC
invadertroy·2017-06-15 16:25

TensorFlow之深入理解VGG\Residual Network

VGGnetVGG解读VGGnet是Oxford的VisualGeometryGroup的team，在I
Kumuda·2017-06-15 09:32

深度学习经典卷积神经网络之VGGNet

论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络
marsjhao·2017-06-09 11:35

【深度学习】VGGNet的tensorflow实现code

在上一篇博客中对VGGNet论文做了学习笔记以及网络结构记录，链接见此http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/71440674，本篇博客的代码都是基于上一篇的理解写的
原来zz·2017-05-17 13:37

keras入门 ---在预训练好网络模型上进行fine-tune

在深度学习的学习过程中，我们可能会用到一些已经训练好的模型，比如AlexNet，googlenet,VGGnet,ResNet等，那我们怎么对这些已经训练好的模型进行fine-tune来提高准确率呢？
CIA_agent·2017-05-15 17:26

keras入门 ---用预训练好网络模型的bottleneck特征

在深度学习的学习过程中，我们可能会用到一些已经训练好的模型，比如AlexNet，googlenet,VGGnet,ResNet等，那我们怎么使用这些已经训练好的模型呢？
CIA_agent·2017-05-15 16:35

深度学习之解读VGGNet

为什么提出提出的背景基本思想及其过程为什么提出提出的背景 提出目的即为了探究在大规模图像识别任务中，卷积网络深度对模型精确度有何影响。 这个网络的结构用的都是特别小的3x3的卷积模版（stride：1，padding:1），以及5个2x2的池化层（stride：2），将卷积层的深度提升到了16-19层，并在当年ImageNet挑战中再定位和分类问题上取得地第一第二的好成绩。基本思想及其过程 VGG
丶Minskyli·2017-05-04 15:07

深度学习之模型finetuning

1.先说明finetuning在什么情况下使用--借用cs231n课程的图，当数据量较小时，运用深度学习这一神器很可能会出现过拟合的现象，但是又想运用训练的灰常好的如VGGNet、GoogleNet等预训练模型时
superxiaoying·2017-04-26 23:02

经典的卷积网络结构：AlexNet，VGGNet，Google Inception Net，ResNet（ＨＲ）

原文卷积网络LeNet5LeNet5 诞生于1994年，是最早的深层卷积神经网络之一，并且推动了深度学习的发展。从1988年开始，在多次成功的迭代后，这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。LeCun认为，可训练参数的卷积层是一种用少量参数在图像的多个位置上提取相似特征的有效方式，这和直接把每个像素作为多层神经网络的输入不同。像素不应该被使用在输入层，因为图像具有很强的空间
Shaelyn_W·2017-04-18 20:42

TensorFlow实战10：ResNet实现及时间测评

在比赛中的top-5的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果
Felaim·2017-04-08 20:33

Tensorflow实战9：Googel Inception net实现即时间测评

1.GoogleInceptionNet简介GoogleInceptionNet首次出现在ILSVRC2014的比赛中（和VGGNet同年），就以较大优势取得了第一名，在比赛中使用的InceptionV1
Felaim·2017-04-06 18:54

Tensorflow实战8：VGGNet实现及时间测评

1.VGGNet简介嘿嘿嘿，小伙伴肯定有一个问题，VGGNet这个名字是怎么来的？
Felaim·2017-04-05 18:08

深度学习之四大经典CNN技术浅析

按：2月28日下午3点，《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】，为我们讲解了关于四大经典CNN网络：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet
绝对不要看眼睛里的郁金香·2017-03-01 17:47

caffe: layer & layers之区别

后来想试一下VGGnet等高端构架，网上下载到的居然是layers模式的，坑了我好久，才找到错误根源，原来是layers的参数跟layer有所差异。
Emma__8·2017-03-01 11:43

几种CNN网络结构及其资源使用

本文主要参考stanford课程CS231n-lecture7，对几种典型CNN网络结构（LeNet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet）及其资源使用（主要针对权重个数、层间存储）进行统计与分析
大张江的HC·2016-10-24 22:03

图像分割“Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation”

将AlexNet,VggNet,GoogleNet转换为全卷积网络，并定义了结合深层和浅层信息的结构用于分割。
cv_family_z·2016-10-12 17:58

Alexnet与vggnet的比较

Alexnet与vggnet的比较AlexNet是一种典型的convolutionalneuralnetwork，它由5层convolutionallayer，2层fullyconnectedlayer
nuoman_cheng·2016-10-09 15:53

阅读小结：CNN Image Retrieval Learns from BoW:Unsupervised Fine-Tuning with Hard Example：CNN Image Retrie

结果方面，由于数据集的问题，ft以后在Holiday上VGGNET82.5VGGNET79.1为一个stateofart
Layumi1993·2016-08-12 21:01

深度学习之CNN二 RCNN系列

step2:利用Alexnet或VGGnet初始化CNN，将最后的1000类分类器替换成2
poorfriend·2016-06-07 15:52

CS231n笔记7-ConvNets Typical Architecture与VGGNet

与VGGNetConvNetsTypicalArchitecture与VGGNetConvNetsTypicalArchitecture-卷积神经网络经典结构卷积部分全连接部分深度学习网络结构发展趋势VGGNet
LiemZuvon·2016-05-18 11:43

AlexNet, VGGNet, GoogLeNet 对比

简单对三种CNN网络进行对比。一，AlexNet来自ImageNetClassificationwithDCNNs。1.requireaconstantinputdims.down-sampledtheimagestoafixedresolutionof256*256.(rescaledtheimagessuchthattheshortersidewasoflength256),输入的图像（siz
greenapple_shan·2016-04-18 14:40

用于分类/特征提取的CNN结构设计方法总结

说明最近在用CNN做一个人脸识别的项目，为了吸收前人经验，设计一个比较好用的网络，把2012（AlexNet）、2014（VGGNet、GoogLeNet）、2015（ResNet）、2016这几年在ImageNet
Rorschach·2016-03-14 02:10

用于分类/特征提取的CNN结构设计方法总结

说明最近在用CNN做一个人脸识别的项目，为了吸收前人经验，设计一个比较好用的网络，把2012（AlexNet）、2014（VGGNet、GoogLeNet）、2015（ResNet）、2016这几年在ImageNet
huangbo10·2016-03-14 02:00

Inception-v3:"Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision"

GoogleNet的优势：从参数数量来看，GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数为GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍。
cv_family_z·2016-03-03 16:50

Inception-v3:"Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision"

GoogleNet的优势：从参数数量来看，GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数为GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍。
cv_family_z·2016-03-03 16:00

运行caffe出现＂shapeequals(proto) shape mismatch (reshape not set)＂的可能原因即解决方法

检查定位到blob中的455，发现可能是ＮＣＨＷ中某个出错．１在做finetune时，需要确保网络的crop一致，比如，比如好多用ImageNet的网络裁剪尺寸就不同，比如AlexNet中是227,而到了VGGNet
沧海1梦·2015-12-27 22:58
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