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【Paper Note】Very Deep Convolutional Network For Large-Scale Image Recognition 论文翻译（VGG）

摘要在这项工作中，我们调研了在大规模图片识别问题上卷积核的深度对其准确率的影响，我们主要的贡献在于通过使用非常小（3x3）的卷积核来增加评价网络的深度，这项工作与以往的相比有显著提升，网络结构可以被加深至16-19层，这是我们在2014年ImageNet大赛上的应用，我们的团队取得了定位项目的第一名和分类项目的第二名。我们的模型在其他数据集上的效果也远超最先进的成果，我们将性能最好的两个模型公开，

roguesir·2020-08-22 03:39

VDSR--Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

论文及MATLAB代码：(https://cv.snu.ac.kr/research/VDSR/)Abstract受VGG网络启发，使用非常深的网络(研究目标：网络的深度对于准确度的影响；实施：使用3*3的filter，最终达到16-19层深)IntroductionSRCNN的三个限制first,itreliesonthecontextofsmallimageregions;second,tra

qq_42025376·2020-08-22 02:40

【经典网络学习笔记3】VGG-Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

论文链接：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks主要是针对原论文，和参考相关笔记，进行了个人解读，抽丝而成，请大家多多指教。要点掌握1、VGG16网络结构2、3*3和1*1小卷积核的优点3、训练数据的处理多尺度训练是原图的尺寸的最小边在256-5

快乐成长吧·2020-08-22 02:14

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks笔记

摘要：（1）网络结构深：asignificantimprovementinaccuracy通过级联多层小的卷积核，上下文信息被高效利用（2）深层网络存在的问题是收敛速度采用学习残差和高的学习率1.介绍srcnn相对于传统学习方法，不需要设计典型特征，但是有3个问题：本文改善方法（1）依赖于小区域的上下文信息（个人理解是由于网络层少，视野比较小）深层网络（2）训练收敛太慢残差学习，且初始学习率为10

qq_30162029·2020-08-22 02:21

Very Deep Convolutional Networks for Text Classification

实现：https://github.com/zonetrooper32/VDCNNAbstractNLP的许多任务的方法是循环神经网络，特别是LSTM，与深层的卷积神经网络相比，这些网络都比较浅，所以我们构建VDCNN，这是字符级的，并且仅用小的卷积和pooling操作，用了29层卷积层。1IntroductionNLP的任务是处理文本，提取文本，采用不同形式表示相同的信息，我们希望把标签和文本的

shelley__huang·2020-08-22 02:42

Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

一，贡献贡献有三点提出了一个非常深的residualchannelattentionnetworks(RCAN)，用于超分辨率问题提出了residualinresidual(RIR)结构，用来构建非常深的能有效训练的网络，longskip和shortskip连接使用channelattention(CA)，来rescalefeature二，方法1，网络架构输入低分辨率图片，首先过一个卷积层F0为浅

nuonuo_orz·2020-08-22 02:17

Mimicking Very Efficient Network for Object Detection

背景Mimic作为一种模型小型化的方法，Hinton在DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork一文中已经详细定义并介绍过，但近些年来大部分有关于mimic的论文主要都是局限在较为简单的classification的任务中，而对于较为复杂一些的detection任务，直接套用以前的方案则显得不行。本文提出了一种学习featuremap来实现ObjectDetect

mengmengmiao·2020-08-22 02:20

Very deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

arXiv：[1409.1556]VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionintro：ICLR2015主要收获这篇文章给我的主要收获是：作者观察到了卷积网络中77的感受野可以用3层33的卷积来代替，这样做减小参数量，便于训练。关于VGG16VGG16中的16代表着有参数的层有16个VGG研究了卷积神经网络深度在大规模图像

四月的友人·2020-08-22 02:08

Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition原文地址时间：2014Intro本文的VGG网络在2014年的ImageNet竞赛中分别在定位和分类上获得第一和第二，主要的贡献是使用了小的（3×3）卷积核使得网络可以拓展到16-19层深。ConvNetConfigurationsArchitecture整体结构使用了以下的部件3

luputo·2020-08-22 02:25

vgg：very deep convolutional networks for Image recognition

VGG摘要1.简介2.网络配置2.1结构2.2配置2.3讨论3.分类框架3.1.训练3.2测试4.分类实验4.1单尺度评估4.2多尺度评估4.3多裁剪图像评估摘要VGG通过使用3*3的卷积核增加了网络的深度到16-19，与之前大的卷积核相比，多个小的卷积核叠加，有着相同的感受野，却大大减少了参数的数目。比在2014ImageNetChallenge比赛中取得了localizations(定位)第一

chenxi0910·2020-08-22 02:42

Very Deep Convolutional Networks for Text Classification之每日一篇

源码：https://github.com/lethienhoa/Very-Deep-Convolutional-Networks-for-Natural-Language-Processing一：介绍这篇文章是

gentelyang·2020-08-22 01:54

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks论文分析

AccurateImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepConvolutionalNetworks论文地址简介模型图补充说明模型框架训练的策略：残差学习Residual-LearningPytorch代码实现model.py论文地址简介我们提出一个高精确度的单张图像超分辨率重建方法。我们的方法由VGG-net启发。网络的深度对于超分精确度有着十分重要的的影响，最终网络模

TonyHsuM·2020-08-22 01:26

VGG-《Very deep convolutional networks for large-scale image recognition》翻译

原文：https://arxiv.org/abs/1409.15562015年摘要在这项工作中，我们研究了在大规模的图像识别中卷积神经网络的深度对其准确度的影响。我们主要贡献是对使用非常小的卷积核（3×3）架构的网络逐渐增加层数的全程评估，这表明通过将深度加到16-19个权重层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现基于我们2014ImageNet挑战赛的应用，我们团队分别获得了本地化第一名和分

ShaneneD·2020-08-22 00:54

《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》论文阅读

这是一篇2015.04的论文。Abstract本文探索了神经网络的深度在大尺寸图像爱那个识别精度上的影响。我们主要的贡献是：完整地评估了一个用3x3卷积滤波器增加深度的网络，结果表明，当层数达到16-19层的时候，精度会有一个很好的提升。这个发现也使我们团队在ImageNetChallenge2014获得了定位第一名，分类第二名的主要原因。我们也证明了我们的模型在其他数据集上可以很好的泛化，并达到

Chris_zhangrx·2020-08-22 00:29

VGG - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionICLR2015(oral)http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep

O天涯海阁O·2020-08-22 00:35

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/39736509这篇论文是今年9月份的论文[1]，比较新，其中的观点感觉对卷积神经网络的参数调整大有指导作用，特总结之。关于卷积神经网络(ConvolutionalNeura

张雨石·2020-08-22 00:30

VGG：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION译文

仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition译文地址：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/61625387摘要本文研究了深度对卷积网络在大规模图像识别中准确率的影响。本文的主要贡献是，对使用很小(3×3)的卷积滤波器来增加深度

小时候贼聪明·2020-08-22 00:56

(3) [ICLR15] Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

计划完成深度学习入门的126篇论文第三篇，来自Oxford的KarenSimonyan教授在ILSVRC比赛上取得冠军后的论文，同时也是2015年ICLR上发表的论文。同时作者本人也强调本篇是继12年DeepConvolutionalNeuralNetworks的深入研究。摘要Abstract在本文中，我们研究了卷积网络深度在大尺度图像识别设置中对其准确率的影响。我们的主要贡献是使用一个带有非常小

gdtop818·2020-08-22 00:02

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

AccurateImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepConvolutionalNetworks摘要我们提出了一种高精度的单图像超分辨率（SR）方法。我们的方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自于用于ImageNet分类的VGG网络。我们发现网络深度的增加可以使得精度的显著提高。我们的最终模型使用20层。通过在深层网络结构中多次级联小型过滤器，可以有效地利用大型图像

我xihuan·2020-08-22 00:51

2014-VGG-《Very deep convolutional networks for large-scale image recognition》翻译

原文：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%282801f41808e377a1897a3887b6758c59%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1409.1556&ie=utf-8&sc_us=454945

爱吃自己炒的土豆·2020-08-22 00:50

【论文阅读】Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

论文简介：《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》文章出自牛津大学RoboticsReSearchGroup团队，在2014ILSVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCompetition)竞赛中，团队在localisation（目标定位）和classification（分类

MoFMan·2020-08-22 00:19

论文阅读——VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

前言之前有一段时间看了挺多深度学习方面的论文，但是由于时间方面的问题一直没来得及进行总结。最近一段时间突发奇想把自己看论文时的学习笔记给记录一下，由于之前没写过博文，所以排版可能会有点emmm...一言难尽。专业方面的知识，如果有理解不到位的地方欢迎各位大佬指教。ABSTRACT文章的主要工作：研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。使用非常小的卷积核(3×3)架构对网络深度的增

雨•人·2020-08-22 00:06

深度学习研究理解10：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

本文是牛津大学visualgeometrygroup（VGG）KarenSimonyan和AndrewZisserman于14年撰写的论文，主要探讨了深度对于网络的重要性；并建立了一个19层的深度网络获得了很好的结果；在ILSVRC上定位第一，分类第二。一：摘要……从Alex-net发展而来的网络主要修改一下两个方面：1，在第一个卷基层层使用更小的filter尺寸和间隔；2，在整个图片和multi

whiteinblue·2020-08-21 23:31

几个jsp模块

2.网页的重定向chongdx.jsp填写姓名：very.jsp3.防盗链措施other.jsp在一个网站里，one.jsp和two.jsp在另外一个网站里，other.jsp无法访问two页面。

weixin_34218890·2020-08-21 22:11

输出su

situate坐落supply供应survey调查(su十very)ie自我表现之意。遇到d，死了。遇到k，杀了。collide相撞col=com，十l，十die两个同时来找死。就是相撞。

石三英语·2020-08-21 21:13

Namespace declaration statement has to be the very first statement in the script

客户反馈说点击页面报错，提示Namespacedeclarationstatementhastobetheveryfirststatementinthescript提示位置是：Home\Controller\CatController.class.php估计是文件有BOM的问题，由于是团队开发，新手直接在目录下建立txt文件，然后改为php或HTML，从而导致出现bom。我用netpad++新建了

给偶一针青霉素·2020-08-21 16:38

This is very likely to create a memory leak. Stack trace of thread

1、错误描述警告:Thewebapplication[cmp]appearstohavestartedathreadnamed[Abandonedconnectioncleanupthread]buthasfailedtostopit.Thisisverylikelytocreateamemoryleak.Stacktraceofthread:java.lang.Object.wait(Nativ

翱翔天地·2020-08-21 11:28

very bad

糟糕的一天，今天一天都没有课，下午3，4节的诊断课移到了明天上午3，4节课。一天都可以呆在图书馆，但是我还是没有学习。上午看了5个小时的小说，下午迷迷糊糊的睡了2次，还有玩了好一会儿手机。晚上还是有好好的学习，但是还是玩了一会儿手机。嘿嘿。晚上回来的时候，把杯子的盖子给摔破了。哭嘁嘁，天呐，好难过。那么好看的杯子不完整了，啊啊啊啊啊。verybad！怎么这样，或许这是在惩罚我一天没有好好学习。离考

鄜莱汀·2020-08-20 20:11

特殊的生曰

我们一家人去国外旅游，去找老舅妈，她们知道我要生曰给我订了两个蛋糕，蛋糕非常少女心有一只猪和一匹小马very的可爱我们一起走去了酒店把服务员叫过来。舅妈问我要吃什么我毫不客气的说虾和螃蟹。

15260753888·2020-08-20 16:10

2012天津赛区网络赛第五题---A very hard mathematic problem（hdu4284）

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4282比赛的时候，思路就是暴搜，但队友做出来了，就做别的去了，之后看题解，大多数都是使用二分的方法解决的，但暴搜也是可以过的，先贴上暴搜的代码，有时间间再写写二分。暴搜的时候注意Z==2时，要特殊处理，否则会超时的。代码：#include#includeintK;intx,y,z;intans;intm

wy_kath·2020-08-19 10:00

SGU 111 Very simple problem

不解释~#include#includeusingnamespacestd;#defineDIGIT4//ËÄÎ»¸ô¿ª,¼´Íò½øÖÆ#defineDEPTH10000//Íò½øÖÆ#defineMAX100typedefintbignum_t[MAX+1];/*****************************************************************

iteye_6233·2020-08-19 10:19

ES聚合查询在基本语法

pretty{"title":"testclass01","price":20,"desc":["good","very","handsome"]}POST/test_aggs/infos/2?

击水三千里·2020-08-19 08:26

【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：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION论文笔记

论文地址：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition前言VGG模型在ILSVRC2014上大放异彩，虽然从VGG的诞生到现在已经2年多，但是它依然是目前最热门的模型网络之一。它最大的贡献是，将深度学习从AlexNet的时代推入到deepermodel的时代，第一次将模型深度提高到16层以上（当然还有同年的GoogLeNet

小时候贼聪明·2020-08-17 17:17

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 网络主要部分梳理和网络应用

一.模型介绍成果出处和主要成果《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》文章出自牛津大学RoboticsReSearchGroup团队，在2014ILSVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCompetition)竞赛中团队在localisation目标定位和classifica

诸峰之巅·2020-08-17 15:05

VGG-16、VGG-19(论文阅读《Very Deep Convolutional NetWorks for Large-Scale Image Recognition》)

论文阅读《VeryDeepConvolutionalNetWorksforLarge-ScaleImageRecognition》介绍这是卷积神经网络发展的一些主要网络LeNet（3个卷积层+2个降采样层+1个全连接层）CNN雏形AlexNet（5个卷积层+3个全连接层+1个softmax层本文所讨论的VGG就是基于LeNet、AlexNet提出的更深的卷积神经网络VGG主要采用增加卷积层的方法来

zz_走走停停·2020-08-17 15:19

VGG论文(Very Deep Convolutional NetWorks for Large-Scale Image Recognition) 学习笔记

这个笔记是对2014年VGG网络《VeryDeepConvolutionalNetWorksforLarge-ScaleImageRecognition》一些笔记。笔记按照文章的结构来做的。论文下载地址http://arxiv.org/pdf/1409.1556v6.pdf1.引言自2012年AlexNet神经网络引起大量的关注之后,大量的研究者在尝试着对它进行改进,如:在第1个卷积层中,使用更小

zhan建州·2020-08-17 15:44

VGG(very deep convolutional networks for large-scale image recognition)

论文：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf摘要：论文探索了卷积网络深度在大量图像重建任务中的精度，论文的主要贡献是使用一个3x3的卷积层，16-19权重层下的网络在图像任务中取得非常成功的成果。介绍：论文介绍了一堆其他研究者的工作，这里不再赘述。论文修整了卷积网络结构的参数，使用3x3的卷积层增加了网络的深度，添加了更多的卷积网络层。卷积结构：论文使用3x3卷积层

奔跑的林小川·2020-08-17 13:37

经典论文阅读《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》简短阅读笔记

本论文提出了大名鼎鼎的VGG网络结构。关键要点如下所示：2个stacked3*3卷积的作用（中间没有poolinglayer）的感受野和5*5的卷积的感受野一样;3个stacked3*3卷积的作用（中间没有poolinglayer）的感受野和7*7的感受野一样；那么本论文中提出的采用3*3的卷积的作用在于以下两点：1、makethedecisionfunctionmorediscriminativ

liqiming100·2020-08-17 13:37

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用于大规模图像识别的深度卷积网络KarenSimonyan[*]&AndrewZisserman[†]VisualGeometryGroup,Dep

bigcindy·2020-08-17 11:23

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（VGG）KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年撰写的论文，主要探讨了网络深度对于网络的重要性，建立了16-19层的深度网络获得了Imagenet分类的冠军。2.网络架

穿越5极限·2020-08-17 11:18

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

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《Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition》的简单的读后总结，首先先奉

geek12138_·2020-08-17 10:31

HDU-6832 A Very Easy Graph Problem【2020 Multi-University Training Contest 6】【最小生成树】【并查集】【dfs】

题目HDU-6832题意一个无向图，给出n个点，依次给出m条边e[i]，边的权值为2^i，每个点带权值1或者0，求下面式子的值：d(i，j)为点i到j的最短路的值1#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll,LL;#definemod1000000007constintmaxn=1e5+10;intr[maxn];inta[maxn];vector>G[

arc3102·2020-08-16 23:20

2020杭电多校联合训练6 1006 hdu-6832 A Very Easy Graph Problem

题目链接:点击跳转ProblemDescriptionInputOutputSampleInput4320103132761010010122324155657761011010122324155657431010123423SampleOutput1046851228题目大意:这题要求在图中任意两点的最短路的距离和(只有前面的点的值为1和后面的点的值为0的情况下才需要加上)解题思路:因为这题的边

weixin_ajls·2020-08-16 23:48

2020杭电HDU-6832多校第六场A Very Easy Graph Problem（最短路转最小生成树+dfs）

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6832博客园食用链接：https://www.cnblogs.com/lonely-wind-/p/13455277.htmlAnundirectedconnectedgraphhasnnodesandmedges,Thei-thedge’slengthis2i2^i2i.Eachnodeihasava

lonely_wind_·2020-08-16 23:33

HDU 6832 A Very Easy Graph Problem 2020 HDU多校第六场

题意：给定一张含有n个顶点和m条边的图。顶点有两种类型0和1。第i条边的权值为2i。求任意顶点0和任意顶点1之间的距离和。思路：这题跟这道2018CCPC网络赛很类似。由于边有2e5条。所以直接用dijkstra求最短距离是不可能的，复杂度直接炸了。因为第i条边的权值是2i，所以第i条的权值是大于前i-1条权值之和。也就是说。如果前i-1条边图已经联通了，那么我们就不需要剩下的边了。因为就算两点间

jiangxiaoju·2020-08-16 22:35

HDU 3483 A Very Simple Problem

/**[题意]*输入n,x,m*求(1^x)*(x^1)+(2^x)*(x^2)+(3^x)*(x^3)+...+(n^x)*(x^n)*[解题方法]*设f[n]=[x^n,n*(x^n),(n^2)*(x^n),...,(n^x)*(x^n)]*则f[n][k]=(n^k)*(x^n)*问题转化为求：(g[n]=f[1][x]+f[2][x]+...+f[n][x])*设C(i,j)为组合数，即

pk972169909·2020-08-16 07:02

very_long_int

include#include#includeusingnamespacestd;classvery_long_int{friendistream&operator>>(istream&instream,very_long_int

zhh19840211·2020-08-16 04:07

大数相加