VggNet 第6页

Tensorflow学习笔记九——经典卷积神经网络

简介LeNet-5，AlexNet，VGGNet，InceptinNet-v3，ResNet9.1LeNet-5卷积网络模型1.模型结构第一层：输入层，3232分辨率黑白图像。

谢欣燕·2022-09-21 15:35

YOLO系列之yolov1解读（1）

V1版本：v1版本的结构为img--》VGGNET–》4096-》7730原理将图像分为7*7的格子，每个格子预测两个先验框一开始会初始化GT的中心点，那些落在中心点的格子负责预测物体，并且一个格子只负责一个

MioeC·2022-08-31 11:07

CS231n: Lecture 9 | CNN Architectures Summary

Lecture9主要讲了一些经典的、比较流行的网络结构，详细讲解了AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet。

困比比·2022-08-25 07:52

第二次学习计划之（LeNET、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet，ResNet）算法

非自己原创，借鉴于网上各位大佬，自己做了一个学习总结。1.LeNETLenet是一系列网络的合称，包括Lenet1-Lenet5，由YannLeCun等人在1990年《HandwrittenDigitRecognitionwithaBack-PropagationNetwork》中提出，是卷积神经网络的HelloWorld。LeNET是一个7层的神经网络，包含3个卷积层，2个池化层，1个全连接层。

兮教授～。·2022-08-13 21:25

经典的卷积神经网络（AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet）

经典的卷积神经网络1.经典CNN——AlexNet2012年ImageNetLSVRC（大规模视觉识别挑战赛）冠军。TOP-5错误率15,。3%，远低于第二名的错误率（26.2%）；TOP-1错误率37.5%网络结构：AlexNet该模型一共分为八层，5个卷积层,，以及3个全连接层,在每一个卷积层中包含了激励函数RELU以及局部响应归一化（LRN）处理，然后再经过降采样（pool处理）。每一层的详

weixin_38324954·2022-08-13 21:54

【DL-图像分类】

图像分类一、卷积神经网络基础1、卷积神经网络2、全连接层3、卷积层4、池化层二、LeNet-5三、AlexNet四、VggNet五、GoogLeNet5.1GoogLeNetInceptionV1——22

★半岛铁盒·2022-08-08 07:58

卷积神经网络.经典神经网络模型之ResNet

这一点在VGGNet中得到很好的体现。深度模型中，每层的输出特征图的尺寸大都随着网络深度而变化，主要是长和宽越来越小，输出特征

galaxyzwj·2022-08-05 09:06

实现CNN图像的识别和训练通过tensorflow框架对cifar10数据集等方法的处理

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

海宝7号·2022-08-04 20:54

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层，但大小却比AlexNet和VGG小很多

龙啸wyh·2022-07-25 15:39

基于深度学习的图像分类算法核心思想与算法优化总结（深度学习与图像分析-李松斌）

深度学习-图像分类算法小卷积核应用-VGGNet最优局部稀疏结构-Inception恒等映射残差单元-ResNet多层密集连接-DenseNet特征通道重标定-SENet通道压缩与扩展-SqueezeNet

古月哥欠666·2022-07-21 18:55

Pytorch：卷积神经网络-VGG

Pytorch:走向深度-VisualGeometryGroupNetwork(VGGNet)Copyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem

宅家的小魏·2022-07-15 07:08

手把手搭建经典神经网络系列（2）——VggNet

一、VggNet简介2014年，牛津大学计算机视觉组和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（第一名是GoogLeNet

混分巨兽龙某某·2022-07-10 22:09

自组网训练生成模型并推理模型完整流程，代码展示LeNet -＞ AlexNet -＞ VGGNet -＞ InceptionNet -＞ ResNet优化过程

观察从LeNet->AlexNet->VGGNet->InceptionNet->ResNet优化过程，以及用自己的组的网输出的模型进行推

锦鲤AI幸运·2022-07-10 07:34

经典CNN的实现 LeNet AlexNet VGGNet

经典CNN的实现LeNetAlexNetVGGNet文章目录经典CNN的实现LeNetAlexNetVGGNetLeNetAlexNetVGGNet在卷积神经网络的发展历程中，出现过许多经典的网络结构，这些CNN经典网络的提出都曾极大地促进了领域的发展,在这里，我们会使用TensorFlow搭建这些经典的CNN，并且使用它们训练cifar10数据集。因为InceptionNet和ResNet相对复

如魔·2022-06-23 07:39

经典卷积网络---LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet [北京大学曹健老师人工智能学习笔记]

LeNet—卷积神经网络的开篇之作YannLeCun于1998年提出，通过共享卷积核减少了网络的参数。LeNet有2个卷积层和3个全连接层在特征提取阶段，卷积层以外的标准化、池化、激活等都看做是卷积层的附属，不计入层数统计。卷积层：6个5×5的卷积核，步长1，不使用全零填充池化层：2×2最大值池化，步长2，不使用全零填充代码中只有Model类继承这里不同，完整代码参考classLeNet(Mode

百变珍珑兽·2022-06-23 07:40

LeNet、AlexNet与VGGNet的学习笔记

发展顺序：LeNet-AlexNet-VGGNet因此，以LeNet为起始研究一些基本概念：特征映射（Featuremap）：为配合部分连接，卷积神经网络还运用了权值共享来减少参数数量。

五十赫兹小透明·2022-06-23 07:24

使用TensorFlow搭建几种经典的卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet

1.LeNet1998LeNet-5:YannLecun,LeonBottou,Y.Bengio,PatrickHaffner.Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition.ProceedingsoftheIEEE,1998.共享卷积核，减少网络参数 LeNet-5虽然提出的时间比较早，但它是一个非常成功的神经网络模型。基于LeNet-5的

一只干巴巴的海绵·2022-06-23 07:43

经典神经网络（ AlexNet，VggNet，NiN，GoogLeNet，ResNet）

卷积神经网络演化史AlexNet模型结构贡献ReLU激活函数分布式GPU运算LRN（局部响应归一化），提高泛化能力重叠池化，池化窗的步长小于池化层的大小，在池化时产生重叠。正则化方法数据集增强dropout,随机关闭神经元实现代码importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(#这里，我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。#同时，步幅为4，以减少输

@秋野·2022-06-23 07:42

深度学习简明教程系列 —— 经典模型（合集）

目录第一章AlexNet1.1结构与参数1.2网络细节第二章VGGNet2.1VGG简介2.2网络结构与参数2.3网络细节2.4总结第三章GoogleNet3.1NaiveInception3.2GoogleNetInce

最靓的仔·2022-06-21 07:46

GoogLeNet

本人全部文章请参见：博客文章导航目录本文归属于：卷积神经网络复现系列前文：VGGNet2.GoogLeNet模型结构GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军，它的主要特点是网络不仅有深度

DeepGeGe·2022-06-13 07:21

PyTorch深度学习实践（十一）——迁移学习

文章目录0写在前面1AlexNet详解1.1浅析一下卷积层1.1dropout2VGGNet3ResNet4利用AlexNet做迁移学习实战4.1归一化处理4.2图像处理4.2加载预训练模型4.3重新定义

研究生不迟到·2022-06-11 07:37

经典卷积神经网络---VGG16详解

一.VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(VisualGeometryGroup)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩

无尽的沉默·2022-06-07 10:20

【深度学习】使用PyTorch实现图像分类（简单Net/VGGNet/AlexNet+官方/自己数据集+plt/混淆矩阵展示统计结果+用训练好的模型进行分类验证）

文章目录使用PyTorch实现图像分类1.定义模型1.1一个小的神经网络1.2AlxeNet网络结构1.3VGG16网络结构2.加载数据集3.定义训练参数4.训练5.显示Loss和Acc5.1使用plot5.2使用混淆矩阵6.验证训练的模型7.问题与解决7.1图像尺寸问题7.2将图像数据划分为训练集、测试集、验证集使用PyTorch实现图像分类本文将介绍如何使用PyTorch实现利用神经网络在图像

别来BUG求求了·2022-06-03 07:31

ResNet论文翻译及解读

文章目录一、介绍三、深度残差网络1、残差网络2、通过shortcut连接传递自身映射3、网络架构3.1、无残差网络3.2、残差网络4、实施方案4.1、训练阶段：与AlexNet和VGGnet类似。

秋天的风儿·2022-06-02 09:47

Windows上利用Caffe-SSD进行训练和测试

Windows上配置Caffe-SSD,然后按照以下步骤进行.1.下载预训练模型:链接:http://pan.baidu.com/s/1miDE9h2;密码:0hf2.将预训练模型放到\models\VGGNet

lyatdawn·2022-06-02 07:44

深度学习——卷积神经网络（CNN）简介

卷积神经网络简介文章目录卷积神经网络简介前言一.如何理解卷积1.1什么是卷积1.2为什么要卷积二.神经网络的结构三.卷积层四.池化层五.全连接层六.数据训练七.常见的卷积神经网络1.LeNet2AlexNet3.VGGnet4

南方惆怅客·2022-06-01 16:04

VGGNet 阅读理解 - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

论文理解-VGGNet-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[VGG-Paper][原文地址-Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition

AIHGF·2022-05-29 07:10

TensorFlow笔记_经典卷积神经网络_LeNet_AlexNet_VGGNet_InceptionNet_ResNet

1.LeNetLeNet是卷积神经网络的开篇之作，共享卷积核，减少网络参数。classLeNet5(Model):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()self.c1=Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),activation='sigmoid')self.p1=MaxPool2D(pool_size=(2,2

精灵耶·2022-05-25 07:31

凸优化理论基础1--仿射集

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：基于pytorch搭建VGGNet神经网络用于花类识别基于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

秃头小苏·2022-05-18 07:34

经典卷积网络--VGGNet

经典卷积网络--VGGNet1、VGGNet网络模型2、VGGNet网络模型搭建（使用Tensorflow）3、完整代码实现(使用CIFAR10数据集)借鉴点：小卷积核减少参数的同时，提高识别准确率；网络结构规整

别团等shy哥发育·2022-05-17 07:49

迁移学习——猫狗分类（PyTorch：迁移 ResNet50 方法）

通过代码自动下载模型并直接调用3.3.2对当前迁移过来的模型进行全连接层的调整3.3.3模型训练及结果3.3.4举例说明前文关于迁移学习的入门及自定义模型的方法看这里：迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义VGGNet

三耳01·2022-05-17 07:40

迁移学习——猫狗分类（PyTorch：迁移 VGG16 方法）

通过代码自动下载模型并直接调用3.2.2对当前迁移过来的模型进行全连接层的调整3.2.3模型训练及结果3.2.4举例说明前文关于迁移学习的入门及自定义模型的方法看这里：迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义VGGNet

三耳01·2022-05-17 07:39

迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义 VGGNet 方法）

迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义VGGNet方法）1迁移学习入门2数据集处理2.1验证、测试数据集2.2数据预览3模型搭建和参数优化3.1自定义VGGNet3.1.1搭建一个简化版的VGGNet

三耳01·2022-05-17 07:09

【总结】Keras+VGG16特征图可视化，帮助你深入理解VGG16

Keras+VGG16特征图可视化一、VGG16结构理解1.可视化结构图2.VGGNet各级别网络结构图3.VGG16网络结构图二、Keras实现VGG16代码实现三、VGG16特征图可视化代码实现一、

东子YouOnlyLiveOnce·2022-05-15 07:30

CV-CNN-2014：GoogLeNet-V1【构建密集的块结构（Inception）来近似最优的稀疏结构】【增加网络的depth和width，但是参数数量却仅为AlexNet的1/12】

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层，但大小却比AlexNet和VGG小很多

u013250861·2022-05-02 07:25

目标检测入坑指南3：VGGNet神经网络

学了蛮久的目标检测了，但是有好多细节总是忘或者模棱两可，感觉有必要写博客记录一下学习笔记和一些心得，既可以加深印象又可以方便他人。博客内容集成自各大学习资源，所以图片也就不加水印了，需要自取。本专栏会详细记录本人在研究目标检测过程中的所学所感，主要包括：1.目标检测算法解读，如R-CNN系列、YOLO系列；2.论文阅读笔记；3.其它目标检测相关的概念和技巧，如attention机制的应用。由于水平

Convolution@·2022-05-01 19:51

基于pytorch搭建ResNet神经网络用于花类识别

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：基于pytorch搭建VGGNet神经网络用于花类识别基于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

秃头小苏·2022-04-27 07:30

Pytorch学习（六）—— 卷积神经网络ResNet

如SSD目标检测算法，其基础网络就是由VGGNet来构造的。使用1*1的卷积核1*1的卷积核给神经网络添加了一个非线性操作，从而减少或保持输入层中的信道数量保持不变。

五月的天气·2022-04-25 11:20

2D目标检测论文大盘点（37篇）

文章目录1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.OverFeat5.GoogLeNet6.ResNet7.DenseNet8.R-CNN9.SPP-Net10.FastR-CNN11.CascadeR-CNN12

迪菲赫尔曼·2022-04-22 07:57

【深度学习】ResNet——CNN经典网络模型详解(pytorch实现)

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，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet

风度78·2022-04-15 07:27

卷积神经网络（tensorflow）_5

TF描述卷积计算层批标准化（batchnormalization，BN）池化（pooling）舍弃（dropout）卷积神经网络Cifar10数据集卷积神经网络搭建示例实现LeNet,AlexNet,VGGNet

小元宝宝·2022-04-08 18:26

读书笔记《Deep Learning for Computer Vision with Python》- 第二卷第10章 GoogLeNet

首先，与AlexNet和VGGNet相比，模型架构很小（权重本身为约28MB）。作者能够通过移除完全连接的层并使用全局平均池化来实现网络架构大小的显着下降（同时仍然增加整个网络的深度）。

bashendixie5·2022-04-04 07:05

Bachbone 之 VGGNet：走向深度（Pytorch实现及代码解析）

2014年的VGGNet荣获ImageNet亚军，其主张探索网络深度与性能的关系，用更小的卷积核与更深的网络结构，并且还取得了较为优异的效果，其网络结果图如示：从图中可以看出来，网络大概有6种版本，最为常用的是

心之所向521·2022-04-01 07:40

2D网络模型框架总结2：VGG网络与GoogLeNet

VGG网络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

weixin_42974513·2022-04-01 07:08

【深度学习原理第6篇】深入解析VGGNet网络+keras实现

2.1VGG16解析2.2VGG-19解析代码实现（VGG-16为例）三、VGG相较AlexNet改进详解3.1小卷积核3.2小池化核3.3层数更深特征图更宽3.4全连接转卷积前言这是入门必备经典网络学习的第二篇，VGGNet

小样5411·2022-04-01 07:07

深度学习经典网络实现与分析 —— VGGNet

https://github.com/xmy0916/DLNetwork简介参考：https://blog.csdn.net/weixin_42546496/article/details/87915453VGGNet

只会git clone的程序员·2022-04-01 07:03

VGGNet《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》外文翻译

VGGNet《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》外文翻译Abstract摘要1.INTRODUCTION引言2.CONVNETCONFIGURATIONSConvNet

Jsper0420·2022-04-01 07:00

SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep论文阅读

EvolutionofSiameseVisualTrackingwithVeryDeepNetworks论文地址：ArXiv项目地址：项目之前的孪生网络跟踪都是利用比较浅和简单的骨干网络，比如AlexNet，有些工作用到了VGGNet

Fan72·2022-03-29 07:50

CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet

CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet目录CNN网络学习（1）：Lenet，Alexnet，NIN，GooLeNet，VGGNet，ResNet1

clover_my·2022-03-23 07:07

ResNet——CNN经典网络模型详解(pytorch实现)