VGGNET 第9页

VGGNet 论文笔记

标题：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition作者：KarenSimonyan＆AndrewZisserman摘要：1、研究目的是大型图像识别的场景中，模型深度对模型准确率的影响。2、主要贡献是使用具有非常小的（3×3）卷积滤波器的架构，对增加深度的网络进行全面评估，最终表明通过将深度推进到16-19层具有超越性的明显改

liusiyang_641·2020-08-17 13:47

VGGNet及Tensorflow实现

转载自：点击打开链接VGG网络像素值计算这是VGG的网络：下面算一下每一层的像素值计算：输入：224*224*31.conv3-64（卷积核的数量）：kernelsize:3stride:1pad:1像素：（224-3+2*1）/1+1=224224*224*64参数：（3*3*3）*64=17282.conv3-64：kernelsize:3stride:1pad:1像素：（224-3+1*2）

jiangjiane·2020-08-17 12:47

TensorFlow实现VGGNet

一、VGGNet简介VGGNet是牛津大学计算机视觉组和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。

勤奋的小学生·2020-08-17 12:56

VGGNet简单学习

VGGNet由牛津大学视觉几何组（VisualGeometryGroup）和DeepMind公司提出，VGGNet经常被用来提取图像特征。

abclaolao·2020-08-17 11:27

基于Tensorflow的VGGNet16经典卷积网络模型的实现

1.背景2014年ILSVRC图像分类大赛上，VGGNet网络模型以top-5错误率7.3%取得了第二名的成绩。

xiaopengyaonixi·2020-08-17 11:47

VGGNet-16中的一些函数解析

使用get_shape()[-1].value获取tensor的最后一维的长度，get_shape()[0].value获取tensor第一维的长度。例如：input=tf.random_normal([224,225,3],dtype=tf.float32,stddev=1e-1)>>>input.get_shape()[0].value224>>>input.get_shape()[1].va

SHNU_PFH·2020-08-17 11:49

卷积神经网络之VGG(2014)

文章目录VGG(2014)前言概要新意架构训练测试预处理细节评估对比的结论结论VGG给我们的启示VGGNet探索的是神经网络的深度(depth)与其性能之间的关系VGG结构全部都采用较小的卷积核（3×3

有为少年·2020-08-17 11:32

基于VGGnet的人脸识别系统-ubuntu 系统下的Caffe环境搭建(CPU)

对于caffe的系统一般使用linux系统，当然也有windows版本的caffe，不过如果你一开始使用了windows下面的caffe，后面学习的过程中，会经常遇到各种错误，网上下载的一些源码、模型也往往不能快速的跑起来，因为貌似caffe的官方只提供了linux版本，而且caffe在不断的快速迭代更新中，如果不使用原版的话，后面编译出现什么问题，自己怎么错的，自己都不知道。本篇博文主要讲解快速

MrCharles·2020-08-17 11:50

图像分类经典卷积神经网络—VGGNet论文翻译（纯中文版）—用于大规模图像识别的深度卷积网络（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Ima）

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[VGGNet中英文对照版]VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition

bigcindy·2020-08-17 11:23

VGGNet论文总结思考

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-scaleImageRecognition（VGG-Net）论文简述论文要点网络结构训练过程测试过程评估结论思考论文简述本文探究了在大规模图像识别任务中，卷积网络深度对模型准确度的影响。使用带有非常小（3×3）卷积滤波器的体系结构对深度增加的网络进行全面评估。论文要点网络结构通用布局通用布局起到控制变量，各卷积层使用相同的

Evabook·2020-08-17 11:47

【深度学习】VGGNet解读及代码实现

这篇文章不仅仅关注于VGGNet的网络结构，重点在于分析VGGNet设计者当时的出发点，以及能带给我们什么启发。

z小白·2020-08-17 11:03

VGGNet原理及tensorflow实现

VGGNet介绍：VGGNet是牛津大学计算机视觉组和GoogleDeepMind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。

途径北海道·2020-08-17 11:01

LeNet, AlexNet, ZFnet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet英文论文链接汇总

简单了解一下卷积神经网络常见架构的特点，不做为理论学习，如果需要深入学习，还需要看文末的几篇博客或者自己结合论文细读。文中标题内均附有英文原文链接，如果下载不了可以用SCI-HUB试试。LeNet（Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition）这是最早用于数字识别的CNN，标志着CNN的真正面世7层（1Input+3Cov+1FC+1Outp

南洲.·2020-08-17 11:58

VGGNet-16网络结构构造

fromdatetimeimportdatetimeimportmathimporttimeimporttensorflowastf首先构建conv_op函数，用于创建卷积层并把本层的参数存入参数列表；defconv_op(input_op,name,kh,kw,n_out,dh,dw,p):n_in=input_op.get_shape()[-1].valuewithtf.name_scope(

昆仑-郑教主·2020-08-17 11:25

Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition论文翻译总结

VGGnet论文：《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》1.概述本文是牛津大学visualgeometrygroup（

穿越5极限·2020-08-17 11:18

[深度学习概念]·CNN卷积神经网络原理分析

目录2.0卷积神经网络简述2.1二维卷积层2.1.1.二维互相关运算2.1.2.图像中物体边缘检测2.1.3.VGGNet实例边缘检测分析2.0卷积神经网络简述本章将介绍卷积神经网络。

xiaosongshine·2020-08-17 11:15

深度学习与人脸识别系列（3）__基于VGGNet的人脸识别系统

wjmishuai·2020-08-17 11:07

计算机视觉系列3.1 VGGNet中的数据预处理

计算机视觉系列3.1VGGNet中的数据预处理本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44633882/article/details/87705734ps：《计算机视觉系列

coasxu·2020-08-17 11:31

PyTorch 目标检测（六）

SSD网络框架SSD在VGGNet的基础上又增加了多个卷积层，并利用多个特征图进行边框提取得到深层网络，之后利用人为设置的PriorBox与标签内的边框进行匹配，根据重叠程度筛选出正负样本，得到分类与偏移的真值然后与预测值一同计算损失

czkjmohzy·2020-08-17 11:57

深度学习网络篇——VGGNet（Part1 网络结构&训练环节）

我们上篇文章了解了一下NIN，接下来我们来了解一下VGGNet，可以说是另一波的跪舔和膜拜。

PRIS-SCMonkey·2020-08-17 11:25

VGGnet网络结构详解

VGG网络结构：下面算一下每一层的像素值计算：输入：224*224*31.conv3-64（卷积核的数量）：kernelsize:3stride:1pad:1像素：（224-3+2*1）/1+1=224224*224*64参数：（3*3*3）*64=17282.conv3-64：kernelsize:3stride:1pad:1像素：（224-3+1*2）/1+1=224224*224*64参数：

weixin_39873397·2020-08-17 11:41

大话CNN经典模型：VGGNet

2014年，牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名

weixin_33961829·2020-08-17 10:31

GoogleNet、AleXNet、VGGNet、ResNet等总结

文章目录一、经典的图像识别深度学习模型面世时间1.1VGG、AlexNet和Inception历史背景1.2DNN和CNN1.3LeNet二、AleXNet(8层）2.1AlexNet介绍2.2AleXNet网络结构2.3Relu激活函数解释2.4防止过拟合三、VGG3.1VGG的配置3.2VGG配置比较3.3VGG的block组成3.4VGG特点相同卷积核四、GoogleNet即Inceptio

小麦粒·2020-08-17 10:40

常见的神经网络模型 AlexNet,VGGNet,GoogleNet,resNet,inceptionV3,Inception-v4,xception等论文下载链接

LeNet1986AlexNet2012http://pan.baidu.com/s/1NpEG2，作者:AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,GeoffreyE.HintonVGGNet2014https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf6.8%testerror,作者:KarenSimonyan,AndrewZissermanGoogleNet(i

姚贤贤·2020-08-17 10:08

关于CIFAR-10图像分类总结

关于CIFAR-10图像分类问题，网络上有很多资源，这里记录一些在我的学习过程中的资料，主要是关于深度卷积神经网络处理图像分类的，包括VGGNet，GoogLeNet以及ResNet，也记录了一些杂七杂八的东西

MirrorN·2020-08-17 10:25

大话CNN经典模型：VGGNet

摘要:本文主要介绍卷积神经网络（CNN）的经典模型VGGNet的特点和网络结构，包括VGG16、VGG19等——原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注

雪饼ai·2020-08-17 10:50

彻底搞懂VGGNet-16

VGGNet-16在整体上可以划分为8个部分（8段），前5段为卷积网络，后3段为全连网络。首先创建第一段卷积网络，这一段卷积网络由2个卷积层和1个最大池化层构成，即共3层。

小小糯米呀·2020-08-17 10:41

DL之VGGNet：VGGNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

DL之VGGNet：VGGNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录VGG系列神经网络算法简介1、网络架构2、实验结果VGG系列神经网络的架构详解VGG系列集合以及对比VGG16

一个处女座的程序猿·2020-08-17 10:07

VGGNet原理和实现

个人博客：http://www.chenjianqu.com/原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-57.html本文是CNN经典论文《VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION》KarenSimonyan∗&AndrewZisserman,ICLR2015的阅读笔记。论文笔记1.解决了什

陈建驱·2020-08-17 10:59

常见用的深度学习框架 ----VGGnet

VGGNet网络VGGNet网络结构论文地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdfVGGNet获得2014年ImageNet亚军，VGG是牛津大学VisualGeometryGroup

展希希鸿·2020-08-17 10:49

VGGNet笔记

1.简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）提出，是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名。

Deephome·2020-08-17 10:10

第五章（1.8）金典网络解读—LeNet5、AlexNet、VGGNet

1LeNet5一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。1.1模型结构LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。•C1层是一个卷积层输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6输出featuremap大小：28*28（

两只橙·2020-08-17 10:36

经典论文阅读(2)-VGGNet

经典论文阅读(2)-VGGNet文章目录经典论文阅读(2)-VGGNet0.前言1.VGGNet与AlexNet2.关于文章对收敛快的解释3.关于使用3*3的卷积核4.关于模型训练5.VGGNet的实现参考资料

kabuto_hui·2020-08-17 10:27

VGGNet网络结构简单介绍

VGGNet简单概括深度学习在数据处理和数据计算上最重要的就是卷积层和全连接层，VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成。

iownlucky·2020-08-17 10:51

VGGNet论文（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）（译）

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition仅供参考，个人水平有限，如有不足谢谢指正。原文地址：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络的深度对大规模图像识别任务精度的影响。我们的主要贡献是使用非常小（3×3）卷

hongbin_xu·2020-08-17 10:49

经典CNN之：VGGNet介绍

VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研发一种深度卷积网络，并且在２０１４年在ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。

daydayup_668819·2020-08-17 10:10

【论文详解】VGGNet(2014)

4.1定量分析1论文信息题目：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition代码：Tensorflow复现，Pytorch复现2摘要VGGNet

小陈说CV·2020-08-17 10:06

经典网络之CNN经典模型：VGGNet

原文链接2014年提出VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，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，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强

专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-08-17 10:28

caffe学习笔记21-VggNet论文笔记

AlexNet输入要求256(图像大小)，均值是256的，减均值后再crop到227(输入图像大小)VGGNet输入要求256(图像大小)，均值是256的，减均值后再crop到224(输入图像大小)Vgg-Net

YiLiang_·2020-08-17 10:51

VGGNet来源论文《Very deep convolutional networks for large-scale image recognition》读后总结

VGGNet来源论文《Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition》读后总结）前言文章主要内容与贡献使用了更深的网络结构使用了更小的卷积滤波器最后献上数值实验前言这是一些对于论文

geek12138_·2020-08-17 10:31

计算机视觉系列3 VGGNet网络理解

计算机视觉系列3VGGNet网络理解本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44633882/article/details/883826381.VGGNet网络简介 VGGnet

coasxu·2020-08-17 10:55

CNN经典算法VGGNet介绍（论文详细解读）

CNN经典算法VGGNet介绍本文是深度学习经典算法解读的一部分，原文发之：https://www.datalearner.com/blog/1051558603213207来源论文：Simonyan,

带着小板凳学习·2020-08-17 10:18

认识VGGNet

于是今天研究了一下VGGNet。

一鸣鸣·2020-08-17 10:09

CNN经典模型：VGGNet

2014年，牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名

菜鸟知识搬运工·2020-08-17 10:37

VGGnet原理分析理解

大数据实验室第11次打卡一、简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员共同提出，是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名

咕嘟咕嘟怪·2020-08-17 10:00

VGGNet(deep)理解

VGGNet理解：VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition本文是由牛津大学的几何视觉组VisualGeometryGroup

Miracle_Amy~·2020-08-17 10:58

深度学习笔记一： LeNet-5、AlexNet 和 VGGNet等网络模型的小结

最近在学习吴恩达AndrewNg的深度学习课程，之前对这几个网络还比较混乱，现在记录一下：LeNet-5神经网络的贡献：1.这是一个比较早的网络模型，其中在卷积层后面加入池化层的思想先今还在使用。2.在最后的卷积层接入池化层和全连接层在当前也比较常用。出处：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition其结构为输入-->卷积层-->平均池化层-

ronales·2020-08-17 04:03

基于 PyTorch 实现 VGG-11 并在Cifar-10数据集上进行验证

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionVGG是一个很经典的卷积神经网络结构，是由AlexNet改进的，相比于AlexNet，主要的改变有两个地方：使用3x3卷积核代替AlexNet中的大卷积核使用2x2池化核代替AlexNet的3x3池化核VGGNet

rocketeerLi·2020-08-17 02:23

深度学习笔记（27）经典卷积网络

深度学习笔记（27）经典卷积网络1.前言2.LeNet-53.AlexNet4.VGGNet1.前言讲了基本构建，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

氢键H-H·2020-08-17 01:43

Deep Learning学习 - VGG-Face网络人脸识别

记录一下使用VGGNet进行人脸识别的实验过程。数据集：训练集9W+张人脸图片，包含10000ID。1.数据集准备将数据集图片分为训练集以及测试集两个部分，并生成标签文件，记录在.txt文件中。

jinglingli_SJTU·2020-08-17 01:46

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