我们可以理解CNN是一个大类,而LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet是其中的小类,因为后面的小类中都使用的CNN中的一些经典操作,而它们的区别在于网络的结构和深度不同。 LeNet LeNet是最早的卷积神经网络之一。1998年,Yan LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。
要理解LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet和ResNet,首先要知道它们都是什么。CNN,即卷积神经网络,是计算机视觉领域中不可或缺的模型,主要操作包括卷积、池化和激活函数等。通过卷积操作,CNN能提取图像特征,构建出特征图,从而实现图像识别。LeNet作为早期卷积神经网络的代表,1998年由Yann LeCun首次应用于...
1)网络中所使用的卷积,包括Inception模块内的卷积,均使用Relu激活函数 2)输入图像大小为224∗224...
VGG主要使用较小的卷积核代替较大的卷积核。在VGG16中,作者认为两个3x3的卷积堆叠获得的感受野大小,相当一个5x5的卷积;而3个3x3卷积的堆叠获取到的感受野相当于一个7x7的卷积。这样做一方面可以减少参数,增加了网络深度,另一方面相当于进行了更多的非线性映射,可以增加网络的拟合/表达能力。 1)替代性 下图为2个3x3...
vgg16,vgg19,resnet50,resnet18中的数字具体指什么?是单单指卷积层的数目吗?就是这些数字是怎么得出的呢? 阿拉斯加的野牛 初级粉丝 1 网络深度。 阿拉斯加的野牛 初级粉丝 1 woosheep 正式会员 5 就是神经网络的层数(layer),譬如vgg16,就是神经网络有16层的意思。———我的公号:睡前机器学习登录...
选择使用VGG16来进行人脸比对,主要有以下几个原因:1. VGG16在图像分类任务上表现优秀,具有强大的特征提取能力。这使得它在人脸比对中能够更好地提取人脸特征,并进行有效的比较。2. VGG16相比其他模型结构,如AlexNet和LeNet5,具有更深层次的网络结构。这使得它具有更强的学习能力和复杂度,能够更好...
ResNet、VGG和Inception网络都是经典且效果较好的图像分类网络结构,它们的一些结构特点如下: 1. ResNet 引入残差连接,解决网络层数加深时的训练退化问题 通过残差块构建网络,增加网络层数而不增加模型复杂度 python class ResBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): ...