VGGNET

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

转 经典分类网络Googlenet

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
core!·2019-08-06 13:00

深度学习之图像分类--VGG

目录1简介2网络结构网络结构的特点使用多个3*3叠加的原因使用1*1的卷积核3VGGNet网络的参数参数和计算量的对比4VGGNet的训练超参数的设置图片的处理5VGGNet的测试将全连接换成全卷积多重裁剪评估方式
magic_ll·2019-08-02 14:40

ResNet+cifar10总结-由浅入深

文章目录一、经典神经网络ResNet介绍二、经典数据集cifar10介绍及处理三、源代码四、遇到问题及解决方案五、Resnet模型一、经典神经网络ResNet介绍随着神经网络（比如VGGNet16，VGGNet19
田田天天甜甜·2019-07-28 08:58

CNN经典结构学习笔记

【模型顺序】：LeNet-5；AlexNet；ZFNet；VGGNet；NetInNet；GoogLeNetInceptionV1-V4；ResNet；DenseNet；NasNet；SE-Net；MobileNetV1
Wimb·2019-07-25 16:58

基于Keras的多标签图像分类

multi-label-classification-with-keras/作者：AdrianRosebrock今天介绍的是基于Keras实现多标签图像分类，主要分为四个部分：介绍采用的多标签数据集简单介绍使用的网络模型SmallerVGGNet，一个简化版的VGGNet
spearhead_cai·2019-07-22 21:39

【caffe】SSD网络模型中solver.prototxt文件详解

train_net:"models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/train.prototxt"test_net:"models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300
chen1234520nnn·2019-07-19 17:06

深度学习目标检测算法-SSD算法

htmlgithub：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd直接回归目标类别和位置不同尺度的特征图上进行预测端到端的训练图像的分辨率比较低，也能保证检测的精度主干网络：VGGNet
landi111·2019-07-04 21:46

CVPR学习（四）：CVPR2019-目标检测

一阶段算法一种从零开始训练的目标探测器ScratchDet，充分利用原始图像信息的Root-ResNet，结合ResNet与VGGNet加强对小目标的检测京东AI研究院、中国科学院、中山大学ScratchDet
TheDayIn_csdn·2019-07-03 19:13

VALSE学习（十八）：复杂视频的深度高效分析与理解方法

VALSE2019中科院乔宇老师一、论文主题在报告中，乔老师首先回顾了深度网络的结构演化AlexNet、GoogLeNe、VGGNet、ResNet、DenseNet，给出深度网络发展的几个重要方法：优化
TheDayIn_csdn·2019-06-27 15:38

目标分类网络的介绍及应用（四）--GoogLeNet网络介绍

2.3GoogLeNet(Inception)网络GoogLeNet与VGGNet共同参加了2014年的ImageNet挑战赛，并以一定的优势获得冠军。
落难的青蛙·2019-06-24 10:06

目标分类网络的介绍及应用（三）--VGGNet网络介绍

2.2VGGNet网络VGG论文原文在这里。
落难的青蛙·2019-06-24 10:04

学习笔记之——Bilinear CNN model

该模型使用的是两个并列的CNN模型，这种CNN模型使用的是AlexNet或VGGNet去掉最后的全连接层和softmax层，这个作为特征提取器，然后使用SVM作为最后的线性分类器该结构由两个特征提取器产生
gwpscut·2019-06-13 20:28

【论文】DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks

VGGnet和GoogLeNet这种很深的卷积神经网络在图像分类上取得成功，作者就尝试将深度卷积神经网络应用于人脸识别。
弓長知行·2019-06-06 11:21

Keras学习笔记（一）认识序贯（Sequential）模型

认识序贯（Sequential）模型序贯模型是深度学习中最基本的模型，从字面意思理解就是顺序排列，也就是线形叠加的结构，比如最基本的BP神经网络、VGGNet等。实现起来很简
CloudCver·2019-05-29 17:08

告别低分辨率网络，微软提出高分辨率深度神经网络HRNet | CVPR 2019

【编者按】对于视觉识别中的区域层次和像素层次问题，分类网络（如ResNet、VGGNet等）学到的表征分辨率比较低，在此基础上恢
AI科技大本营·2019-05-24 14:02

【DL】卷积神经网络（CNN）的介绍与优化

2网络结构CNN快速发展，得益于LeNet-5、Alexnet（8层）、ZFNet、VGGNet（19层）、GoogleNet（24层）、ResNet等不同结
dzg_·2019-05-04 16:41

VGGFace：Deep Face Recognition

Architecture结构与VGGnet类似。将全连接层比喻为其filter能看到整张图片的卷积层。loss给出了tripletloss的一种新的公式表达，实质同facenet中是一样的。
_知行·2019-04-29 14:02

DeepID3: Face Recognition with Very Deep Neural Networks

VGGnet和GoogLeNet这种很深的卷积神经网络在图像分类上取得成功，作者就尝试将深度卷积神经网络应用于人脸识别。
_知行·2019-04-29 14:28

深度学习六、图像风格迁移

1图像风格迁移的原理在学习原始的图像风格迁移之前，可以先回忆一下ImageNet图像识别模型VGGNet。
东城青年·2019-04-26 14:46

图像分类CNN经典网络（一）AlexNet与VGG

本篇文章总结了CNN领域用于图像分类的两个网络AlexNet与VGGNet。在图像分类领域，CNN有了很好的应用，下图展示了2012年之后的一些经典的网络架构。
CloudCver·2019-04-25 10:51

图像分类CNN经典网络（一）AlexNet与VGG

本篇文章总结了CNN领域用于图像分类的两个网络AlexNet与VGGNet。在图像分类领域，CNN有了很好的应用，下图展示了2012年之后的一些经典的网络架构。
CloudCver·2019-04-25 10:51

PyTorch 学习笔记（七）：卷积神经网络案例分析——AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet

我写这篇的目的主要是想熟悉一下PyTorch搭建模型的方法。一.AlexNet五个卷积层加3个全连接层，话不多说，直接上代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorchstatimportstatclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(AlexNet,self).__init__()#b
月臻·2019-04-24 13:14

TensorFlow实战——CNN（VGGNet19）——图像风格转化

https://www.jianshu.com/p/2961d27674a5?from=timeline代码如下：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonApr2214:30:272019@author:10244074"""importscipy.ioassioimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportPILvgg19Model
木心世界·2019-04-22 16:54

深度学习（一）基础，常见模型

www.cnblogs.com/Anita9002/p/9296098.htmlLeNet：基于渐变的学习应用于文档识别AlexNet：具有深卷积神经网络的ImageNet分类ZFNet：可视化和理解卷积网络VGGNet
niucaiqing·2019-04-21 12:58

【杂谈】AI工业界都有哪些值得参加的比赛？

在ImageNet竞赛中我们见证了AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、ResNet等网络的卓越成绩。Ima
言有三·2019-04-16 21:47

VGG-16卷积神经网络实现

结构简洁：整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3X3)和最大池化尺寸（2X2)，到目前为止VGGNet依然经常被用来提取图像特征。
visvim.zuo·2019-04-13 16:41

目标检测笔记（一）综述

分类的特点就是输入场景单一，一张图片属于一个类别，在分类方面也有很多经典的网络，例如AlexNet、VggNet、ResNet等等，现在的准确率也是越来越高。物体检测
我家树儿多·2019-04-11 12:05

最近一个月深度学习的经验总结

3、VGGnet很容易出现梯度消失的情况，解决方法加BN层或换模型（d
o0程卓0o·2019-04-02 16:20

最近一个月深度学习的经验总结

3、VGGnet很容易出现梯度消失的情况，解决方法加BN层或换模型（d
o0程卓0o·2019-04-02 16:20

CNN网络模型整理笔记

VGGNet网络结构：一个卷积层由多个小卷积核构成，降低了训练的数据量。GoogleNet网络结构：GoogleNet提出了一种加深网络的结构——inceptio
Pengfei_Chen·2019-03-20 10:41

神经网络模型详讲（14）

一、简介主要介绍了LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet、NetWorkInNetwork、GoogleNet；二、LeNet详解LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。
独孤九剑-风清扬·2019-03-18 14:54

TensorFlow实现VGG19解决自定义数据集(cifar10/cifar100)图像分类问题

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
Lornatang·2019-03-16 09:48

经典卷积神经网络结构汇总

InceptionInception网络首次提出是在2014年，这个版本被称为V1，他的深度是22，比AlexNet的8层和VGGNet的19层都要深，但其参数量只有500万，仅为AlexNet参数量（
lakers_kobebryant·2019-03-12 17:36

ResNet图像识别与tensorflow实现

1.引言    前面我们介绍了VGGNet在图像识别中的应用，在VGGNet中，作者提出随着CNN网络层数的加深，模型的效果会进一步得到提升，但是在这篇论文提出来之后，有学者发现，随着层数的加深，当深度达到一定数值之后
林楚海·2019-03-11 18:46

机器学习/深度学习入门：VGGNet模型实现

VGGNet：ILSVRC2014年亚军改进（1）通过不断加深网络结构来提升性能。网络层数的增长并不会带来参数量上的爆炸，因为参数量主要集中在最后三个全连接层中。
M_Z_G_Y·2019-03-07 17:33

掌握Tensorflow之VGG-16网络搭建与讲解

VGGNet探索了卷积神经网络的深度与性嫩之间的关系，通过反复堆叠3×3的卷积核和2×2的池化层构建了16层的卷积神经网络。
小小小绿叶·2019-03-05 08:30

TensorFlow实战 8 VGGNet进阶（图像风格迁移）

背景：在上一篇TensorFlow实战7VGGNet神经网络中初步了解到VGGNet神经网络模型特点，本次通过使用已经训练好的imagenet-vgg-verydeep-19.mat实现对不同风格画面的迁移运用
qq_37172182·2019-03-04 21:34

End-to-end comparative attention networks for person re-identification

End-to-endcomparativeattentionnetworksforpersonre-identification该论文中简单的总结一下关于attention的部分整体网络架构如下：CNN部分采用截断的预训练VGGNet
Jamence·2019-02-15 17:13

GoogLeNet

前面两篇文章介绍了AlexNet和VGGNet，这两种网络结构都是通过增大网络的深度来获得更好的效果，但是深度的加深会带来一些副作用，比如过拟合、梯度消失、计算太复
Edison_Tu·2019-01-30 20:03

卷积神经网络之VGG

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比赛分类项目的第二名
Brook_icv·2019-01-30 16:00

Pytorch实现GoogLeNet

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·2019-01-29 20:53

如何载入tensorflow官网下载的模型

以VGGnet为例importosimportsyssys.path.append("/***/models-master/research/slim")fromnetsimportvgg 
Nicolas Léon Deng·2019-01-26 14:31

CNN经典论文突出贡献一览

details/79577563名称特点LeNet5没啥特点，不过是第一个CNN应该要知道AlexNet引入了ReLU和dropout，引入数据增强、池化相互之间有覆盖，三个卷积一个最大池化+三个全连接层VGGNet
sylvia1995·2019-01-22 09:21

AlexNet简介以及Tensorflow实现

Hinton的学生AlexKrizhevsky提出的深度卷积神经网络，也是首次在CNN中成功应用Relu、Dropout和LRN等技巧，并以显著的优势赢得了竞争激烈的ILSVRC2012比赛相关阅读：VGGNet
Invokar·2019-01-21 18:58

VGGNet简介以及Tensorflow实现

Tensorflow实现VGGNet引言:VGGNet是牛津大学和DeepMind公司一起研发的深度卷积神经网络，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3x3的小型卷积核和
Invokar·2019-01-20 20:42

(二)快速图像风格转换

fast-neural-style-tensorflow系列文章(一)图像风格迁移(三)快速图像风格转换代码解析(四)快速图像风格迁移训练模型载入及处理图像1"快速"风格转换原理"快速"图像风格转换,先使用VGGNet
xdq101·2019-01-12 17:35
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