VGG 16是16层结构。VGG网络的概念是更深的网络和更小的filters。VGGNet将AlexNet的层数（8层）进行了增加，现在它拥有16到19层的变体模型。重要的一点是，这些模型始终保持非常小的filters，并具有3 x 3的卷积，这基本上是最小的conv filter size。VGG架构共有16个卷积和全连接层。在VGG 16中有16层，VGG 19...
首先，ResNet（Residual Network）设计的初衷是为了解决深度网络训练过程中出现的梯度消失与梯度爆炸问题。它通过引入残差块，使每一层的输入和输出之间的差异被直接学习，从而提高网络的训练效率。ResNet在图像分类任务中表现卓越，可以有效提升模型的准确性和泛化能力。其次，U-Net（Unet）在网络结构上更专注...
GoogLeNet在2014的ImageNet分类任务上击败了VGG夺得冠军,GoogLeNet跟AlexNet,VGG-Nets这种单纯依靠加深网络结构进而改进网络性能的思路不一样,它在加深网络的同时(22层),在同一层中使用了多个不同尺寸的卷积,以获得不同的视野,最后级联(直接叠加通道数量)。引入Inception结构代替了单纯的卷积+激活的传统操作(这思路最早由...
以Resnet18为例,在程序中输入 from __future__ import print_function, division from torchvision import models model_ft = models.resnet18(pretrained=True) 然后运行,就会出
ZFNet 2013年ILSVRC比赛冠军 VGG 2014年提出。alexNet虽然效果好,但是没有给出深度神经网络的设计方向。VGG使用3*3小尺寸卷积核和pooling层构造深度CNN,取得较好的效果。结构简单,应用性强,网络结构的设计方法为深度神经网络提供了方向。 在论文中有VGG-11,VGG-13,VGG-16,VGG-19的实验比较,VGG-16的效果最佳,这里...
DenseNet提出了一个新的思路：把每一层的输出，特别是浅层网络的输出做一个连接到后面所有的层，这样来...
一方面增加了网络对尺度的适应性,但是如果简单的将这些应用到feature map上的话,concat起来的feature map厚度将会很大,所以为了避免这一现象提出的inception具有如下结构,在3x3前,5x5前,max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低feature map厚度的作用,这也使得虽然googlenet有22层但是参数个数要少于alexnet和vgg。
本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构,从Lenet,AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM, CBAM, genet, sknet, mobilenet。以下附上论文链接。另外,使用pytorch实现了大部分的模型,并在CIFAR数据集上进行测试,可在github链接中查看具体实现代码细节。如果对大家有帮助,欢迎给个star。:smile...
如何理解VGG、ResNet、U-Net和DenseNet等网络? #深度学习 #vgg #resnet #yolo #机器学习 - 我爱打代码于20241203发布在抖音,已经收获了14个喜欢,来抖音,记录美好生活!
百度试题 结果1 题目多选题: 以下几个选项中,属于图像分类网络的是( ) 选项: A. DenseNet B. ResNet C. VGG D. GoogleNet 相关知识点: 试题来源: 解析 [DenseNet; 答案: [DenseNet; ResNet; VGG; GoogleNet]反馈 收藏