ResNet-50 是一个预训练模型,已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练,并在 2015 年赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC) 比赛。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练,有 177 层总共对应一个50层的残差网络,可以将图像分为1000个对象类别(例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。 从您的操作系统...
概述:由 Google 开发的 Inception 网络使用 inception 模块来捕获多尺度特征。 变体:Inception v3、Inception v4、Inception-ResNet。 主要特点: 具有多种大小的卷积滤波器的 Inception 模块。 高效的架构,平衡准确性和计算成本。 应用:通用图像分类、对象检测和迁移学习。 3.VGG(视觉几何组) 概述: VGG 模型由牛津大...