VGGnet 第13页

循环神经网络VGG

VGGnet模型们在ImageNet竞赛上的top-5错误率概况：目的：探究在大规模图像识别任务中，卷积网络的深度与其性能之间的关系做法：VGG把Alexnet最开始的一个7*7的卷积核用3个3*3的卷积核代替

fort110·2020-06-23 08:00

从LeNet到GoogLeNet：逐层详解，看卷积神经网络的进化

MrCharles来源|CSDN原力计划获奖作品（*点击阅读原文，查看作者更多文章）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：LeNet、AlexNet、VGGNet

AI科技大本营·2020-06-23 02:36

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

陈小虾·2020-06-22 21:06

《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（三）

图像识别的经典课题计算机视觉图像识别课题卷积神经网络原理前深度学习时代卷积操作Convolution池化PoolingReLURectifiedLinearUnits多层卷积Dropout经典模型介绍及TensorFlow代码解析AlexNet震惊世界的突破VGGNet

UCAS-WQ·2020-06-22 15:42

细粒度图像分类笔记（持续更新）

而且是一种弱监督模型*VGGNet*AlexNet*2014年的GoogleNet是卷积神经网络的又一个发展。

aha_sunflower·2020-06-22 12:36

【深度学习】经典卷积神经网络（四）VGGNet

简介VGG是Oxford的VisualGeometryGroup的组提出的模型结构，分为VGG16和VGG19，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。可以发现，其设计落实了ZFNet的很多想法，并获得了ImageNet2014的亚军。结构相对于AlexNet其主要调整有4点，这里分别介绍：增大深度卷积核大小ZFNet中其实已经发现了卷积核不能太大，而VGG干脆降到了最小，即3×3

Swocky·2020-06-22 06:24

吴恩达深度学习笔记——深度卷积网络：实例探究

Deepconvolutionalmodels:casestudies）2.2经典网络（Classicnetworks）这节课，我们来学习几个经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet

SCS199411·2020-06-22 04:45

几个深度网络的介绍

Inceptionv1由22层，比AlexNet的8层或VGGNet的19层更深。但其计算量只有15亿次浮点运算，同时只有500万的参数量，仅为AlexNet的1/12，却有着更高的准确率。

CopperDong·2020-06-22 03:02

ResNet(V2)结构以及Tensorflow实现

ResNet是由KaimingHe等4名华人提出，通过使用ResidualUnit成功训练了152层的深度神经网络，在ILSVRC2015比赛中获得冠军，取得了3.57%的top-5错误率，同时参数却比VGGNet

大鲨鱼冲鸭·2020-06-21 22:26

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

综述：从LeNet 到 GoogLeNet:卷积神经网络的进化

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（LeNet,AlexNet,VGGNet

MrCharles·2020-06-20 20:41

TensorFlow2.1入门学习笔记(13)——卷积神经网络LeNet, AlexNet, VGGNet示例

Cifar10数据集提供5万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练。提供1万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试。导入cifar10数据集：cifar10=tf.keras.datasets.cifar10(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()可视化训练集输入特征的第一个元素plt.imshow(x_tr

Moon小木·2020-06-15 13:00

使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集方式

先介绍下VGGILSVRC2014的第二名是KarenSimonyan和AndrewZisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网

·2020-05-26 14:22

VGGNet

VGGNet感受野网络结构代码model.pytrain.pypredict.py其他版本model.pytrain.pypredict.py感受野网络结构代码model.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassVGG16

MCC莫大大·2020-05-07 17:24

大话经典卷积神经网络-VGGNet

《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》arXiv：[1409.1556]VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionintro：ICLR2015homepage：VisualGeometryGroupHomePage1、VGG简介自Alexn

跟着大数据和AI去旅行·2020-04-21 12:26

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

Intel Neural Compute Stick(NCS)神经计算棒开发——安装&&环境搭建

前言随着人工智能的不断发展，越来越多的AI应用将落地，之前研究的卷积神经网络例如：AlexNet,VGGNet,GoogLet,ResNet等已经大量应用到分类，识别中。

侠之大者_7d3f·2020-04-14 07:15

TensorFlow 基础(10) ResNet

ResNet是解决了深度CNN模型难训练的问题，2014年的的冠军VGGNet才只能做到19层，而15年的ResNet就可以达到

zidea·2020-04-12 08:12

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；而且在图像中提取CNN特征VGG是首选模型；VGG模型特点：采用更小的卷积核（将卷积核全部替换为3*3，极少还使用1*1的卷积核）；还采用较小的池化核，相比于AlexNet的3*3池化核，VGG全部

piupiurui·2020-04-08 19:06

TensorFlow实战-TensorFlow实现经典卷积神经网络

本章将介绍AlexNet，VGGNet，GoogleInceptionNet，和ResNetAlexNet其主要使用到的新技术：（1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题

mov觉得高数好难·2020-03-29 20:50

更快的iOS和macOS神经网络

传统的神经网络，如VGGNet和ResNet要求太高，我通常建议切换到MobileNet。有了这种架构，即使是超过200层的机型也可以在较旧的iPhone和iPad上以30

iOSDevLog·2020-03-22 09:14

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

2018-08-07VGGNet-16实现详解

A结构B代码A结构：结构为8段。（不包含LRN与池化层）conv1_1+conv1_2+pool1----->conv2_1+conv2_2+pool2----->conv3_1+conv3_2+conv3_3+pool3----->conv4_1+conv4_2+conv4_3+pool4------>conv5_1+conv5_2+conv5_3+pool5---->3个全连接（fc6&dro

今天多云很多云·2020-03-08 07:01

吴恩达深度学习笔记(83)-LeNet-5、AlexNet和VGGNet网络知多少

经典网络（Classicnetworks）这节课，我们来学习几个经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。

极客Array·2020-02-09 15:00

一些经典 CNN

在计算机视觉的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络模型，它们对后来的研究有很大影响，这篇文章简要谈谈LeNet-5、AlexNet和VGGNet.LeNet-5LeNet-5是由LeCun在1998

LiuHDme·2020-02-02 00:39

从头学pytorch(十八):GoogLeNet

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参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet

core!·2020-01-15 13:00

7组-MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

从AlexNet到VGGNet再到

路下·2020-01-06 03:01

[翻译]VGGNET分类任务——VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

VGGNet于2014年提出，在文献VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION中有详细介绍。

刘开心_8a6c·2020-01-04 10:38

tensorflow学习笔记——GoogLeNet

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

战争热诚·2019-12-23 09:00

tensorflow学习笔记——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

战争热诚·2019-12-17 08:00

VGGNet19在猫狗识别中的应用

我们先来对比一下AlexNet和VGGNet。AlexNet整个网络结构包括五层卷积层和三层全连接层。

Rethinkpossible·2019-12-15 23:32

TensorFlow 基础(9) VGGNet

awesome-tensorflowVGGNet2014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

zidea·2019-12-15 23:32

Pytorch搭建VGG Net

献给莹莹1.VGGNet网络结构VGG是十分经典的网络了，没什么好说的。

Yankee_13·2019-12-15 10:34

图像风格迁移原理

一、图像风格迁移的原理1、原始图像风格迁移的原理在学习原始的图像风格迁移之前，可以在先看看ImageNet图像识别模型VGGNet（微调(Fine-tune)原理）。

|旧市拾荒|·2019-12-04 23:00

paln

学习目标:C/C++、操作系统、Linux驱动待安排《tensorflow实战》VGGNet《tensorflow实战》AlexNetCS231n：方向传播学习tf-slim怎么进行迁移训练2019.11.20

我不是斗哥·2019-11-22 14:41

Deep Learning学习笔记（六）对设计卷积神经网络的一点理解

最近用tensorflow复现了AlexNet，VGGNet，GoogleIncptionNet(V3)，ResNet等经典的深度神经网络，整个过程下来还是很有收获的，也算是对神经网络这部分有了更深刻的理解

Edwin_dl·2019-11-05 10:47

Tensorflow实现Google Inception Net V3

InceptionV1InceptionV1有22层深，相比于AlexNet的8层和VGGNet的19层都要深，但是计算量却小了很多，只有AlexNet参数量的1/12，却可以达到优胜于AlexNet的准确率

Manfestain·2019-11-03 03:26

微调(Fine-tune)原理

这里已VGG16为例进行讲解，下面贴出VGGNet结构示意图。上面圈出来的是VGG16示意图，也可以用如下两个图表示。如上图所示，VGG16的结构为卷积+全连接层。

|旧市拾荒|·2019-10-25 23:00

SqueezeNet网络模型详解

目录前言：SqueezeNet模型原理FireModuleSqueezeNet模型结构SqueezeNet模型特点SqueezeNet网络实现前言：CNN网络模型一直在追求识别成功率，从AlexNet到VGGNet

猪崽滚滚·2019-10-19 20:12

Pytorch之CNN：基于Pytorch框架实现经典卷积神经网络的算法(LeNet、AlexNet、VGG、NIN、GoogleNet、ResNet)——从代码认知CNN经典架构

框架实现经典卷积神经网络的算法(LeNet、AlexNet、VGG、NIN、GoogleNet、ResNet)——从代码认知CNN经典架构目录CNN经典算法细讲1、LeNet-52、AlexNet3、VGGNet4

一个处女座的程序猿·2019-10-06 20:02

深度学习各种分类的综述

review-fpn-feature-pyramid-network-object-detection-262fc7482610ImageClassification[LeNet][AlexNet][ZFNet][VGGNet

醉雨轩Y·2019-10-02 22:24

CNN模型之GoogLeNet

2014年的ILSVRC分类任务中力压VGGNet赢得了分类任务的冠军。又名Inception。这个网络主要的特点是提高了网络内部计算资源的利用。从网络的深度和宽度两个方面都有所增加。

勤奋的小学生·2019-09-26 14:54

CNN模型之VGGNet

一、介绍VGGNet是于2014年由牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研究的。在2014年的ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。这个网络据说是基于NIN网络的思想。

勤奋的小学生·2019-09-25 21:26

VggNet学习笔记

VggNet（2014）论文Abstract本文研究了卷积神经网络的深度对其准确率的影响，通过使用3×3的卷积核（verysmall)，我们发现了当深度达到16-19层时准确率有重大提高。

cititude·2019-09-19 21:00

使用PyTorch简单实现卷积神经网络模型

这里我们会用Python实现三个简单的卷积神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGGNet，首先我们需要了解三大基础数据集：MNIST数据集、Cifar数据集和ImageNet数据集三大基础数据集

weixin_30642267·2019-09-17 16:00

物体分类（二）VGGNet

前言VGG-Net是由牛津大学VGG（VisualGeometryGroup）提出，是2014年ImageNet竞赛定位任务的第一名和分类任务的第二名的中的基础网络。VGG可以看成是加深版本的AlexNet，都是Convlayer+Poolinglayer+FClayer，它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部分，并且小卷积核表现出了更好的效果。虽然现在ResNet等网

我家树儿多·2019-09-16 10:06

卷积神经网络的变体

VggNet2014年，牛津大学计算机视觉组和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的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（第一名是GoogLeNet

Rachel_nana·2019-09-05 14:11

Pytorch实现GoogLeNet的方法

GoogleNet比VGGNet具有更深的网络结构，一共有22层，但是参数比AlexNet要少12倍，但是计算量是AlexNet的4倍，原因就是它采用很有效的Inception模块，并且没有全连接层。

winycg·2019-08-18 15:47

CNN经典网络模型概述

VGGNet：有VGG11,13,16,19，每个VGG网络都有3个FC层，5个池化层，1个softmax层

此处的彼声·2019-08-16 16:32

(九) TensorFlow实现VGGNet卷积网络模型

1模型介绍VGGNet是2014年ILSVRC图像分类竞赛的第二名，其top-5错误率为7.3%，拥有140M的参数量。

Alex0Young·2019-08-14 20:38

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