vgg 最深 19 层,GoogLeNet 最深也没有超过 25 层,这些网络都在加深网络深度上一定程度受益。但从理论上来讲,CNN 还有巨大潜力可以挖掘。 但从实践的结果上看,简单堆叠卷积(VGG)或 inception 结构(GoogLeNet)并不能让网络实际表现更好,传统卷积模型堆叠思路遇到了瓶颈。
与GoogLeNet类似,ResNet也最后使用了全局均值池化层。利用残差模块,可以训练152层的残差网络。其准确度比VGG和GoogLeNet要高,但是计算效率也比VGG高。152层的ResNet其top-5准确度为95.51%。 ResNet主要使用3x3卷积,这点与VGG类似。在VGG基础上,短路连接插入进入形成残差网络。如下图所示: 残差网络实验结果表明:34层...
在2015年的 ImageNet ILSVRC挑战赛中,胜出的是来自微软的 ResNet,误差率为3.57%。在某种意义上,ResNet就是VGG结构反复重复后更深的网络。与 VGGNet不同, ResNet有不同的深度,比如34层、50层、101层和152层。与8层的 AlexNet、19层的 VGGNet和22层的 GoogLeNet相比, ResNet多达152层 ResNet架构是一堆残余...
VGGNet是2014年 ImageNet Large-ScaleVisual Recognition Challenge(ILSVRC)竞赛的第二名实现的卷积神经网络,第一名是GoogLeNet(谷歌为了纪念LeNet)。它的主要贡献是解决了网络结构设计的一个重要方面——深度。 至于为什么这个网络叫VGG,是因为Andrew Zisserman是牛津大学Visual Geometry Group(视觉几何组)的,所以叫VGG。
本文将引入 ImageNet图像数据库,并介绍以下几种经典的CNN模型架构:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleLeNet、ResNet 1.ImageNet介绍 ImageNet是一个包含超过1500万幅手工标记的高分辨率图像的数据库,大约有22000个类别。该数据WordNet库组织类似于的层次结构,其中每个领域叫同义词集合。每个同义词集合都是 ImageNet层次结构中...
接下来看一下特征提取部分,特征提取的网络有resnet、mobilenet和vgg16,net会作为一个类对象传递给Faster RCNN的训练函数: 三者的类函数结构差不多,这里主要介绍resnet和vgg16: Resnet: 残差网络的出现解决的是梯度消失和梯度爆炸以及网络退化的问题,这篇文章
经典神经网络结构简析：AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet等 AlexNet：多层不同大小的卷积层+全连接，应用ReLU激活函数与局部响应归一化（LRN），重叠池化与dropout，数据增强，结构包括conv1、conv2、conv3、conv4、conv5、fc6、fc7、fc8等阶段。VGG：多层同样大小的卷积层+全连接，采用更小的卷积核...
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。
经典的卷积神经网络VGG不仅在图像识别方面取得了巨大的成功,而且其架构简单,仅由堆叠的 卷积、ReLU和池化组成。随着 Inception ,ResNet, DenseNet的出现,越来越多的研究转移到良好设计的结构上,使得模型变得越来越复杂。也有一些研究是基于自动或手动的结构搜索,或者复合缩放策略等。
http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ 卷积神经网络(CNN)在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好。 AlexNet,VGG,Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。