比如,下面这两张图片,就是讲解VGG16的博客或者视频中经常能够看到的。 下面这张图片的D类型是VGG16架构,E类型是VGG19 初次见到这种图片,其实不是特别清楚,就导致很多人对网络结构其实不是那么清楚。 比如,conv3-64是啥意思等等。 因此,我接下来打算使用pytorch代码进行讲解。尤其是对于构造网络时候的参数,需要一步...
卷积核(后面讲到VGG16会介绍)移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象。 通俗一点其实就是:刚刚说的那个粉红色矩阵,他每一次移动多少格,格子就是步长!! 4、卷积核: ...
3、第三个知识点是步长的概念: 卷积核(后面讲到VGG16会介绍)移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象。 通俗一点其实就是:刚刚说的那个粉红色矩阵,他每一次移动多少...
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在官方模型与自建模型之间进行二选一就可以啦,选着一个注释掉另外一个,都是正版的VGG-16哈。 VGG优缺点分析: VGG优点 VGG的结构非常简洁,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)。 VGG缺点 1)训练时间过长,调参难度大。2)需要的存储容量大,不利于部署。例如存储VGG-16权重值文件的大...
VGG网络被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中,并且其网络结构的简单性和易实现性使得VGG成为了深度学习领域的经典模型之一。 本文参考内容:https://www.kaggle.com/code/blurredmachine/vggnet-16-architecture-a-complete-guide 2. VGG分类 ...
VGG16模型训练自己数据集随着深度学习技术的快速发展,卷积神经网络(CNN)成为了图像识别领域的佼佼者。VGG16模型作为其中一种经典的CNN模型,具有准确率高、鲁棒性强等特点,广泛用于图像分类和目标检测等任务。本文将介绍如何使用VGG16模型训练自己的数据集,以实现特定的图像识别任务。在开始训练之前,我们需要准备一个高质...
卷积核(后面讲到VGG16会介绍)移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠(overlap),卷积核移动的步长(stride)与卷积核的边长相一致时,不会出现重叠现象。 通俗一点其实就是:刚刚说的那个粉红色矩阵,他每一次移动多少格,格子就是步长!!
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习算法,广泛应用于计算机视觉任务中。VGG16和VGG19是著名的卷积神经网络模型,在图像分类、目标检测和语义分割等任务中表现出色。本文将对VGG16和VGG19的网络结构进行详细分析,并提供相应的代码示例。
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个。10个类别(数字0-9