VGGNet 第8页

PyTorch入门（二）卷积神经网络的案例分析 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet

PyTorch入门LeNet-5AlexNetVGG-16GoogleNetResNet其他参考链接LeNet-5LeNet-5可以进行MNIST手写数字识别网络基本结构input(1)⟶\longrightarrow⟶conv1(6)⟶\longrightarrow⟶pool1(6)⟶\longrightarrow⟶conv2(16)⟶\longrightarrow⟶pool2(16)⟶\lon

Ewards Liu·2020-08-23 04:37

pytorch迁移学习实现猫狗二分类

参考：Pytorch实现猫狗大战（二）实战pytorch与计算机视觉，唐进民vgg16简介VGGNet是由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）

小研一枚·2020-08-22 13:44

神经网络的训练总结（keras）

我最近实现了其中的一些，例如AlexNet,Vgg,GoogLENet和VGGNet，总结出了一些网络训练的大致流程，写在这里和大家分享一下。01网络框架的搭建这是网络训练的最核

Pierce_KK·2020-08-22 12:51

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 论文解读

精彩解读（好的论文阅读习惯）解读1VGGNet模型解读-2014年（VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition）

努力奋斗-不断进化·2020-08-22 09:24

常见CNN网络创新点

目录一、1998年：LeNet二、2012年：AlexNet三、2013年：ZFNet四、2014年:亚军——VGGNet冠军——GoogLeNet五、2015年：ResNet六、2016年：DenseNet

wxplol·2020-08-22 04:01

图像识别-VGGNet论文笔记

个人微信公众号：AI研习图书馆，欢迎关注~深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~论文题目：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-scaleImageRecognition1.引言这篇文章主要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。VGG论文给出了一个非常振奋人

算法之美DL·2020-08-22 04:33

Deep Residual Learning

开始是试用了实验室师姐的方法采用了VGGNet的模型对车型进行分类，据之前得实验结果是训练后最高能达到92%的正确率，在采用了ImageNet训练过的DataLayer之后，可以达到97%的正确率，由于我没有进行长时间的运行测试

weixin_30335575·2020-08-22 03:21

【feature extractor 系列文章3】VGGNet核心贡献解读

问题的提出：如何增加卷积神经网络的深度【featureextractor系列文章2】里介绍了ZFNet，该论文里面试图分析卷积层的作用，通过转置卷积对卷积层进行了可视化，使我们知道了随着层的增加，得到的特征越来越复杂，深层的卷积操作会将浅层的特征进行重组得到更接近object级别的特征。这里就提出了一个问题：卷积层的深度应该多少合适呢？而且层数太少肯定不太好。于是有了一个关键的问题：怎样提高卷积网

月下花弄影·2020-08-22 02:11

PyTorch搭建VGG网络

1.VGGNet网络结构2.搭建过程（以VGG19为例）（1）加载必要及准备工作importtorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zooimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasF

Tra_cy·2020-08-22 01:09

Tensorflow实例：实现VGG

VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层的卷积神经网络。

蚊子爱牛牛·2020-08-20 22:56

Tensorflow入门（10）——Deep Dream

一、模型1.AlexNet卷积神经网络的演进从LeNet到AlexNet到VGGNet、GoogleNet到ResNet。

Netceor·2020-08-20 22:48

ResNet，GoogleNet的基本架构，与VGGNet，AlexNet等网络的对比和创新点。

结构：GoogleNet提出了一种Inception结构，如上右图，从上一层到下一层的时候，分出四块，每块具有不同的卷积核，然后汇合在下面，使用了一个concrete层。好处在于，采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合。之所以卷积核大小采用1、3、5，主要是为了方便对齐。设定卷积步长stride=1之后，只要分别设定pad=0、1、2，那么卷积之后便可以得到相

小星星*·2020-08-17 18:53

VGGNet详述

VGGNet简介纵观如今DeepLearning的研究领域，主要的研究领域还是CV和NLP及其衍生领域。

周先森爱吃素·2020-08-17 17:32

CNN经典网络模型发展史：LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet（持续更新）

1SoftmaxDataAugmentation：水平翻转、随机裁剪、平移变换、颜色、光照变换；DropoutReLULRN归一化层的使用带动量的随机梯度下降百万级ImageNet图像数据，GPU实现VGGNet

RCNN·2020-08-17 17:05

图像风格迁移1 A Neural Algorithm of Artistic Style

先回忆一下图像识别模型VGGNet。事实上，可以这样理解VGGNet的结构：前面的卷积层是从图像中提取“特征”，而后面的全

xz1308579340·2020-08-17 17:27

学习基于Keras框架的ResNet网络及实践笔记

ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出，通过使用ResNetUnit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，同时参数量比VGGNet

肖永威·2020-08-17 17:29

【Imagenet LSVRC系列模型】VGGnet-2014 Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

SimonyanK,ZissermanA.Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition[J].arXivpreprintarXiv:1409.1556,2014.2014年ImageNet图像分类第二名，物体检测第一名。论文主要贡献：1：分别训练了深度从11-19的ABCDE五个网络模型（图1），探究了深度对CNN效果的影响

wy23333·2020-08-17 17:28

VGG特点总结

简单介绍：VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研发的一种深度卷积网络，并且在2014年在ILSVRC大赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名，VGGNet一共有六种不同的网络结构

涌恒·2020-08-17 17:44

VGGNet参数变换

1.VGGNet的特点1、结构简洁VGG结构由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（最大池化）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。

深度瞎学·2020-08-17 17:04

VGGNet-16(D级)实现--TensorFlow

VGGNet优势：探索卷积神经网络的深度与其性能之间的关系—>反复堆叠3*3kernel和2*2最大池化层—>成功构建了16~19层深度卷积神经网络—>迁移和泛化能力强，网络结构简单[外链图片转存失败(

BigSnakeLin·2020-08-17 17:33

[深度学习]经典网络结构(五)——VGGNet

#本文意为总结自己学习的网络模型,以留作笔记使用，如有错误,欢迎在下方评论一、简介VGGNet论文中全部使用了3*3的小型卷积核，步长为1和2*2的最大池化核，步长为2，通过不断加深网络结构来提升性能二

cryandme520·2020-08-17 16:07

经典卷积神经网络（3）--VGGNet卷积网络模型

Meruz·2020-08-17 16:27

vggnet学习笔记

VGG有五层卷积层、三层全连接层、sofrmax输出层构成，层与层之间有个最大池化层，所有隐藏层的激活单元都采用Relu函数这是简化后的vggnet-16格式：处理过程输入224*224*3的图片，经64

蓦然与阑珊·2020-08-17 16:20

Tensorflow实现VGGNet代码实现

源码地址https://github.com/mcttn1/DeepLearning下面就开始实现VGGNet-16，也就是上面的版本D，其他版本读者可以仿照本节的代码自行修改并实现，难度不大。

poppy_MCT·2020-08-17 16:17

AlexNet, VGGNet, InceptionNet, ResNet介绍

AlexNet和VGGNetVGGNet可以看成是AlexNet的加深加强版,网络结构如图所示:与AlexNet的不同之处在于更小的filter,更深的网络.只有3*3的卷积层和2*2的池化层,简洁优美.卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高，使得模型架构上更深更宽的同时，计算量的增加放缓.用连续的3*3filter堆叠,效果要比一个大卷积filter好,原因是:1.保证了相同大小的感受野(

赤道6号转向发动机·2020-08-17 16:42

深度学习（3）VGGNet 神经网络结构

结构简介结构特点网络架构网络解读网络训练==**训练输入：**====**Multi-scale训练**==**预测方式**：作者考虑了两种预测方式：网络预测结果网络结构可视化网络的Caffe实现结构简介VGGNet

乘风踏浪来·2020-08-17 16:42

CNN和VGGNet-16背后的架构

https://www.toutiao.com/a6646310796697534989/2019-01-1419:20:20在机器学习方面，人工神经网络表现非常好。由于人工神经网络是非线性函数，它可以应用于求解问题中许多模式的运算。我们将人工神经网络(ANN)用于图像、音频、单词等各种分类任务中，也可用于时间序列等各种回归分析中。不同的人工神经网络有不同的用途，例如为了找到句子中的下一个序列词，

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-17 16:29

VGGNet论文

一、介绍1、提升卷积神经网络原始架构性能的方法1）使用更小的接受窗口(receptivewindowsize)和对第一个卷积层使用更小的步幅(stride)2）通过所有图像和多种规模平反地对训练网络和测试网络进行处理3）(本文)聚焦网络的深度。首先固定网络架构中的其它参数，然后通过加入更多的卷积层来逐渐增加网络的深度。这个方案是可行的，因为在所有层中所使用的卷积过滤器都非常小（33二、卷积网络的配

passion&patience·2020-08-17 16:52

VGGNet理解

VGGNetVGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。Q1:为什么3个3x3的卷积可以代替7x7的卷积？3个3x3的卷积，使用了3个非线性激活函数，增加了非线性表达能力，使得分割平面更具有可分性减少参数个数。对于C个通道的卷积核，7x7含有参数77cc，3个3x3的参数个数为3∗33cc，参数大大减少。两个３ｘ３的卷积层叠加

一个半路出家的cver·2020-08-17 16:18

VGGNet 实现

importtensorflowastffromdatetimeimportdatetimeimportmathimporttimebatch_size=12num_batches=100defmyprint(conv):#print(conv.op.name,'',conv.get_shape().as_list())str1=str(conv.op.name)+''+str(conv.get_

张哲瑞·2020-08-17 16:48

Alexnet 和 VGGnet学习整理笔记

AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet。其官方提供的数据模型，准确率达到57.1%,top1-5达到80.2%.这项对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。上图所示是caffe中alexnet的网络结构，上图采用是两台

zero_gau·2020-08-17 16:13

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

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详见大话CNN经典模型：VGGNet），而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22

weixin_34414196·2020-08-17 16:50

VGGNet论文笔记

VGGNet论文笔记一、简介论文全名：《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》2014年，牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup

weixin_30621959·2020-08-17 16:46

【深度学习 CNN】卷积神经网络模型--VGGNet（CNN )

VGGNet网络结构诞生自牛津大学视觉几何组（VisualGeometryGroup），也因此依照传统以作者VGG命名而来。

开心果汁·2020-08-17 15:07

Google InceptionNet介绍

GoogleInceptionNet介绍1简要概括GoogleInceptionNet出现在ILSVRC2014年的比赛中（和VGGNet同年），并以较大优势夺得了第一名的成绩，它的top5错误率为6.67%

dayL_W·2020-08-17 15:32

TensorFlow实现VGGNet-16（forward和backward耗时计算）

VGGNet模型的准确率相比于AlexNet有了很大提升，VGGNet虽然模型参数比AlexNet多，但反而只需要较少的迭代次数就可以收敛，主要原因是更深的网络和更小的卷积核带来的隐式的正则化效果。

Tnoy.Ma·2020-08-17 15:29

PyTorch实现的VGGNet

PyTorch实现的VGGNetPyTorch:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksPyTorch代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisiondefConv3x3BNReLU(in_channels,out_channels):returnnn.Sequential(nn.Conv

mingo_敏·2020-08-17 14:15

深度学习网络总结 --- LeNet, AlexNet, VGGNet, ResNet

本文总结了卷积神经网络发展过程中比较有代表性的网络结构。1、LeNet《Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition》LeNet是最早的卷积神经网络之一，结构如下图所示。2、AlexNetAlexNet(《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》，作者是AlexKri

__Destiny__·2020-08-17 14:23

tensorflow编写vggnet16二分类

#本程序将神经网络进一步加深，但是问题是变动神经网络太过于麻烦，还需要不断改进。#https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/80339337#动态调整激活函数感觉比较苦难，每一层都是reluimportosfromcv2importcv2ascvimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplti

哈哈，有点意思·2020-08-17 14:39

VGGnet

VGGnet网络一、简介VGGnet是牛津大学得视觉几何组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在2014年的比赛中取得了第二名的成绩

qq_46102205·2020-08-17 14:27

VGG卷积神经网络模型加载与运行

1，VGG概述VGGNet由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在ILSVRC2014上取得了第二名的成绩

@迷途小书童·2020-08-17 14:02

【深度学习】VGGNet实现（Visual Geometry Group）（pyTorch）

Contents1VGG基础块2VGG网络模型3获取数据和训练模型在这里插入图片描述1VGG基础块VGG是由几个重复元素的网络块（VGG块）组合起来的。VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为3×33×3的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为2×22×2的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。这里使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指

一颗苹果OAOA·2020-08-17 14:50

对VGG的理解认知

VGG的出现在AlexNet之后，VGGNet探索了卷积神经网络的深度与性能的关系，它的特点是反复使用3×3的卷积核与2×2的卷积核，增加了网络的深度，网络的深度再16至19层，并且泛化能力强。

qq_43094079·2020-08-17 14:12

VGGNet---网络进一步加深

完整代码：VGGNet实现完整代码VGGNetVGGNet由牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。

快乐小白鼠·2020-08-17 14:57

VggNet10模型的cifar10深度学习训练

VGGNet是牛津大学计算机视觉组(VisualGeometryGroup)和GoogleDeepmind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。

蘑菇棒棒哒·2020-08-17 14:51

【DL学习笔记】VGGnet 的原理及实现

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。

刘培誉Sonia·2020-08-17 14:34

VGGNet论文阅读总结

首先论文中英文对照链接：传送门概述VGGNet这篇论文最主要的贡献在于从网络深度这一角度出发，对卷积神经网络进行了改进。

倚剑笑紅尘·2020-08-17 14:38

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

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，（大话CNN经典模型：VGGNet）而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，

菜鸟知识搬运工·2020-08-17 13:35

VGGNET学习笔记

VGGNET全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核，通过不断加深网络结构来提升性能。从11层到19层都有详尽的性能测试。

qq_30339595·2020-08-17 13:02

【深度学习】VGGNet学习笔记

本文为笔者学习“VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION”的笔记记录。VGG论文下载链接：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION为什么选择3*3卷积核？两层3*3卷积操作的有效区域是5*5（所有filter的stride=1，pad=0），示

原来zz·2020-08-17 13:57

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