VGGNet

VGGNet论文总结

文章目录VGG简介VGGNet目的和结果VGGNet架构和特点VGGNet的训练训练时图像处理测试测试的两种策略VGG简介论文名称：《VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION
Alter__·2022-11-23 12:26

深度学习-torch-卷积神经网络

经典的卷积神经网络有1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.GoogleNet5.ResNet6.MobileNet二、卷积神经网络的基本组成部分卷积层：用于特征提取池化层：降维、防止过拟合全连接层
从梦到西洲·2022-11-23 12:54

卷积神经网络

BatchNormalization，BN）TF描述批标准化层池化层（Pooling）TF描述池化层舍弃（Dropout）TF描述舍弃卷积神经网络基础卷积神经网络LeNet卷积神经网络(1998)AlexNet卷积神经网络(2012)VGGNet
qq_36488756·2022-11-23 09:37

卷积神经网络系列以及代码实现继往开来的backbone（Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）

继往开来的backbone（卷积神经网络系列）(Lenet,AlexNet,ZFNet,VggNet,gooleNet,DenseNet,DPN双路网络）LeNet首先看一下网络图这时候的卷积神经网络是没有
just-solo·2022-11-23 09:31

/vggnet.png‘, show_shapes=True)报错

/vggnet.png’,show_shapes=True)报错问题描述在执行执行keras.utils.plot_model(model,‘.
文文戴·2022-11-23 08:33

神经网络学习笔记5——Swin-Transformer网络

系列文章目录神经网络学习笔记1——ResNet残差网络、BatchNormalization理解与代码神经网络学习笔记2——VGGNet神经网络结构与感受野理解与代码参考博客1参考博客2文章目录系列文章目录前言一
RanceGru·2022-11-23 05:18

GoogLeNet模型简介，Tensorflow2与Pytorch的实现

GoogLeNet模型简介  GoogLeNet是2014年ILSVRC分类任务上的冠军，和AlexNet，VGGNet依靠加深网络结构的深度思想不完全一样，GooLeNet在加深深度的同时，引入了一个叫做
Acewh·2022-11-23 04:35

深度学习基础知识——Conv中通道变换

在学习VGGNet框架时，发现每一卷积段第一个conv时，通过conv2d(kernel_size=3,stride=1,padding=same,kernel_num=m)，就可以将一个通道数为n的featuremap
INVinci_BY·2022-11-23 03:03

(一)VGGNet卷积神经网络简介及Tensorflow搭建可视化网络

基础知识:卷积神经网络CNN详解VGG训练的程序:(三)基于Tensorflow设计VGGNet网络训练CIFAR-10数据集1小序(1)VGG(VisualGeometryGroup)是牛津大学工程科学院
天然玩家·2022-11-22 16:23

深度学习中的backbone的意思

深度学习中的backbone的意思BackboneBackbonebackbone原意是指人的脊梁骨，后来引申为支柱、核心的意思，在神经网络中，尤其是CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet
墨子王·2022-11-22 11:57

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——卷积层)

利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络数整个检测算法的“骨架”，也被称为BackboneBackbone是物体检测技术的基础，其中也涌现除了多种经典结构，如VGGNet
丁天牛·2022-11-22 11:27

深度学习10-经典深度学习模型简介二+VGG+ResNet+GooleNet

my.oschina.net/u/876354/blog/16343222014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
@Irene·2022-11-22 11:39

tensorflow2 SqueezeNet

前面学习了通过加深网络和加宽网络来改进模型质量，提高模型精度的深度学习backbone模型（LeNet,VGGNet,AlexNet,GoogleNet,ResNet),这里介绍如何使网络更快，结构更轻量化的改进深度神经网络模型之一
啥都会点的大秀·2022-11-21 13:11

TRANSFORMER-TRANSDUCER:END-TO-END SPEECH RECOGNITION WITH SELF-ATTENTION

TRANSFORMER-TRANSDUCER:END-TO-ENDSPEECHRECOGNITIONWITHSELF-ATTENTION1.论文摘要（1）使用VGGNet的因果卷积结合位置信息来对输入进行下采样来保证推理的效率
pitaojun·2022-11-21 04:10

【AI理论学习】CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet

CNN模型演变：从VGGNet到EfficientNet1.卷积神经网络模型变迁简介2.VGGNet3.Inception4.ResNet5.MobileNet6.MobileNetv27.EfficientNet
镰刀韭菜·2022-11-20 15:28

经典卷积神经网络模型 - ResNet

文章目录经典卷积神经网络模型-ResNet综述与模型创新点模型结构残差模块经典ResNet模型模型复现残差模块构建ResNet经典卷积神经网络模型-ResNet综述与模型创新点伴随着LeNet，AlexNet，VggNet
WBZhang2022·2022-11-20 14:23

深度学习之卷积神经网络 ResNet

IdentityMappingsinDeepResidualNetworks2015年，ResNet（ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet
奔跑的大西吉·2022-11-20 14:11

基于pytorch搭建VGGNet神经网络用于花类识别

致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：卡尔曼滤波系列1——卡尔曼滤波  基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别近期目标：拥有5000粉丝支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录基于pytorch搭建VGGNet
秃头小苏·2022-11-20 11:15

深度学习三(PyTorch物体检测实战)

激活函数层1.1.3、池化层1.1.4、Dropout层1.1.5、BN层1.1.6、全连接层1.1.7、深入理解感受野1.1.8、详解空洞卷积（DilatedConvolution）1.2、走向深度：VGGNet1.3
扑腾的菜鸟·2022-11-20 02:31

VGGNet16实现Cifar10分类-源码解析

#1载入数据importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportosimportnumpyasnp#使用torchvision可以很方便的额下载cifar10数据集，而torchvision下载的数据集为[0,1]的PILImage格式，需要将张量Tensor归一化到[-1,1]transform=tr
BetterTL·2022-11-19 19:50

【论文阅读】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation【CVPR,PAMI】

卷积网络通过端到端、像素到像素的训练，在语义分割方面比之前的最佳结果有所提高我们的关键见解是构建完全卷积网络，它接受任意大小的输入，并产生相应大小的输出，并具有有效的推理和学习我们将当代分类网络(AlexNet、VGGnet
Catmull·2022-11-19 19:29

CS231n笔记八：CNN经典框架

一、AlexNet二、VGGNetSmallerfilters，Deepernetworks.1、VGGNet中用到的卷积核都是3*3的，尺寸非常小，为何？？？
兮兮Cici_Melon·2022-11-19 16:43

神经网络学习笔记3——Transformer、VIT与BoTNet网络

系列文章目录神经网络学习笔记1——ResNet残差网络、BatchNormalization理解与代码神经网络学习笔记2——VGGNet神经网络结构与感受野理解与代码文章目录系列文章目录A、Transformer
RanceGru·2022-11-19 13:06

[技术分享]使用VGG和ResNet神经网络对Cafar10图像分类

本文参考《深度学习工程师认证初级教程》中5.3.2节图像分类案例，利用VGGNet和ResNet实现在Cifar10数据集上的图像分类。
yestolife123·2022-11-19 11:39

2022.11.13 第七次周报

提出DenseNet介绍影响因子生长速率瓶颈层宽度压缩因子DenseNet细节--数据存储方式向前传播时向后传递时DenseNet与ResNet对比DenseNet的优势与不足优势不足二、模型分析1.VGGNet1.1
杨幂臭脚丫子·2022-11-19 08:57

PyTorch 加载 Mask R-CNN 预训练模型并 fine-tuning

MaskR-CNN算法主要是FasterR-CNN+FCN，更具体一点就是ResNet/VGGNet+RPN+RoIAlign+FastR-CNN+FCN，如
八岁爱玩耍·2022-11-19 05:47

卷积神经网络超详细介绍1

CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1意义10.2实现方法10.3训练细节10.4卷积网络可视化10.6总结11、VGGNet11.1
qq_32790593·2022-11-19 04:59

CNN---用于图像分类的经典的卷积神经网络CNN

文章目录概览1.计算机视觉简介：2.图像分类一、LeNet-51.模型架构2.模型简介3.模型特点二、AlexNet1.网络架构2.模型介绍3.模型特点三、VGGNet1.模型架构2.模型简介3.模型特点四
qq_32790593·2022-11-19 04:29

1. 深度学习之目标分类-卷积神经网络（5个经典模型）

图像分类篇）1LeNet51-1卷积神经网络之LeNet1-2CNN入门算法LeNet-5介绍（论文详细解读）2AlexNet2-1AlexNet网络（开山之作）2-2CNN经典算法AlexNet介绍3VGGNet3
FX_CMX·2022-11-19 04:23

常见的卷积神经网络模型

文章目录一、LeNet二、AlexNet2.1AlexNet的优点三：VGGNet3.1VGG的特点3.2VGG与AlexNet的比较四：GoogLeNet(GoogleinceptionNet)五：SqueezeNet
雨落的太敷衍..·2022-11-19 03:43

基于深度学习的图像分类——经典论文

2015年，VGGNet，堆叠采用3×3较小的卷积核。2015年，highwaynetwork，使用门控单元调节信息流，抑制网络的梯度消失问题2015年，GooleN
Orphea·2022-11-19 02:50

计算机视觉论文精度大纲

目录一、图像分类1.AlexNet2.VGGNet3.GoogleNet_v14.GoogleNet_v2_B5.GoogleNet_v36.ResNet二、目标检测1.YOLOv12.YOLOv2三、
Flying Bulldog·2022-11-16 17:31

PyTorch——神经网络的搭建

目录典型的神经网络的训练过程1.搭建一个Regression回归的基本神经网络结构Classification分类的训练保存模型和提取模型2.自动梯度自定义传播函数实战手写数字识别3.迁移学习自定义VGGNet
行走的笔记·2022-11-15 11:20

卷积神经网络超详细介绍（转载）

CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1意义10.2实现方法10.3训练细节10.4卷积网络可视化10.6总结11、VGGNet11.1
jiege1123·2022-11-07 17:54

卷积神经网络超详细介绍

CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1意义10.2实现方法10.3训练细节10.4卷积网络可视化10.6总结11、VGGNet11.1
南木Sir·2022-11-07 17:23

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集

基于PyTorch复现CNN模型训练Fashion-MNIST数据集介绍本文是基于PyTorch在Fashion-MNIST数据集上对LeNet,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,
wzyjsha·2022-11-06 07:11

CNN网络结构-VGG

结构VGGNet探索了神经网络的深度与性能之间的关系，表明在结构相似的情况下，网络越深性能越好。模型中大量使用3*3的卷积核的串联，构造出16到19层的网络。
我是你的春哥！·2022-11-05 14:03

经典网络模型-GoogLeNet

GoogleNet共22层，参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；
L888666Q·2022-11-01 19:39

论文笔记系列：经典主干网络（一）-- VGG

深度卷积神经网络VGG前言：VGGNet是由牛津大学视觉几何小组（VisualGeometryGroup,VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC
GoAI·2022-10-24 07:30

五种经典卷积神经网络

LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet小结本文使用六步法分别实现LeNet（1998）、AlexNet（2012）、VGGNet（2014）、InceptionNet（
墨夜之枫·2022-10-22 20:22

pytorch模型保存与加载总结

pytorch模型保存与加载总结模型保存与加载方式模型保存方式一只存储模型中的参数，该方法速度快，占用空间少（官方推荐使用）model=VGGNet()torch.save(model.state_dict
学渣在路上·2022-10-22 07:35

卷积神经网络(二)——AlexNet,VGGNet,ResNet,InceptionNet,MobileNet

目录一.模型的演变与进化二.AlexNet介绍1.AlexNet的特点2.dropout:三.VGGNet1.网络结构(1)更深(2)多使用3*3的卷积核(3)视野域：（4）1*1的卷积层可以看做是非线性变换
zhao_crystal·2022-10-21 15:22

CNN四大经典框架：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet总结

CNN四大经典框架：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet总结文章目录CNN四大经典框架：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net
AI视觉Daily·2022-10-21 15:52

深度卷积神经网络：GoogleNet、VGGNet、ResNet 学习笔记

深度卷积神经网络：GoogleNet、VGGNet、ResNet学习笔记小结一、VGGNet-深度卷积神经网络Abstract1.Introduction2.ConvNetConfigurations2.1Architecture2.2Configurations2.3Discussion
米南宫·2022-10-21 15:51

经典论文阅读笔记——AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet

  近期读了一些经典论文，本博客主要是基于CNN方面经典的网络做一下总结，基于自己对论文的理解和向他人博客的学习总结。AlexNet  AlexNet是2012年由深度学习之父Hinton的学生Alex提出的，其在图像处理方面优异的表现开创了一个新时代。这篇文章个人感觉偏重于工程性应用，尽管说许多idea放在今天已经不太实用了（现在有更好的方法和模型），但是在十年前能做出这样的成果确实是难能可贵的
gailj·2022-10-21 15:20

【AI面试题】AlexNet、VGGNet、GoogLeNet，ResNet等网络之间的区别是什么

AlexNet：AlexNet相比传统的CNN，主要改动包括DataAugmentation（数据增强）、Dropout方法，激活函数用ReLU代替了传统的Tanh或者Siigmoid、采用了LocalResponseNormalization（LRN，实际就是利用临近的像素数据做归一化，（现在基本不用了））、OverlappingPooling（有重叠，即Pooling的步长比PoolingKe
姚路遥遥·2022-10-21 15:19

深度学习笔记

深度学习知识点总结1CNN发展史1.1AlexNet1.2VGGNet1.3GoogLeNet/Inception-v11.4Inception-v2和Inception-v31.5Inception-v41.6ResNet1.7ResNeXt2
spade_eddie·2022-10-20 23:41

快速理解VGG网络

快速理解VGG网络简介一些有用的链接网络结构VGG的特点数据增强方面Layer层的设计（VGG16）参数简介VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和谷歌DeepMind
YLTENG·2022-10-06 07:08

Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition阅读笔记

现有的sota框架首先通过串联high-to-low分辨率卷积（例如ResNet、VGGNet）形成的子网将输入图像编码为低分辨率表示，然后从编码的低分辨率表示中恢复高分辨率表示。
AnZhiJiaShu·2022-10-03 07:55

实战：利用Pytorch复现Deep Residual Learning for Image Recognition中的 Resnet34

即以下这张图：实际上，Resnet和VGGnet的骨干网络相差无几，只是深度上更胜后者，并且增加了恒等映射(identitymapping)。起在复现VGG16的时候，采用的是逐层搭建，显然在此处并不
NONE-C·2022-10-03 07:14
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