VGG-16也是一个图像分类网络。VGG的出发点是:为了简化网络结构,只用3x3等长(same)卷积和2x2最大池化。 可以看出,VGG也是经过了一系列的卷积和池化层,最后使用全连接层和softmax输出结果。顺带一提,VGG-16里的16表示有16个带参数的层。 VGG非常庞大,有138M(1.38亿)个参数。但是它简洁的结构吸引了很多人的关注。 吴恩达
多尺度输入: AlexNet中也有用到(就是从不同的角度看图片), VGGNet做的更极端, 它随机使用不同的尺度缩放训练多个分类器, 然后做ensemble ResNet Residual Network 退化问题 VGGNet中我们可以看出深度对于神经网络的重要性, 但从图中可以看出网络深度达到一定程度时, 深层网络的总体表现不如浅层网络, 这种现象称为...
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。
各种各样不同的组合,全都考虑进去。 4. ResNet、ResNeXt 5. CNN设计准则 6. 总结
1. **VGG16**:性能较高(尤其在目标检测任务中表现稳定),但计算复杂度高,参数量大,适合计算资源充足的场景。2. **ResNet**:通过残差结构实现更深的网络,平衡了性能与计算效率,在中等资源下具有良好的准确率和速度。3. **MobileNet**:使用深度可分离卷积降低参数量和计算量,复杂度极低,适合移动端或资源受限...
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,这篇文章介绍的很好,残差模块为: ...
在MobileNet v1的网络结构表中能够发现,网络的结构就像VGG一样是个直筒型的,不像ResNet网络有shorcut之类的连接方式。而且有人反映说MobileNet v1网络中的DW卷积很容易训练废掉,效果并没有那么理想。所以我们接着看下MobileNet v2网络。 MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的,相比MobileNet V1网络,准确率更...
net= VGGNet().to(device) 调用ResNet18的预训练模型 classResNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=685):#num_classes,此处为 二分类值为2super(ResNet, self).__init__() net= models.resnet18(pretrained=True)#从预训练模型加载VGG16网络参数net.classifier = nn.Sequential()#将分类层...
CNN已经广泛应用在物体识别和分类领域,短短几年间就出现了AlexNet VGG inception ResNet等优秀的神经网络结构,并且每隔几个月就问世一种优秀网络结构,可以说是百花齐放。这要归功于TensorFlow等框架的成熟和GPU等硬件性能的提升,使得网络结构的设计和验证日趋平民化。各种网络结构,其实本质上也是在解决神经网络的几大痛...
对MobileNet_v1,MobileNet_v2论文复现,体会部署在移动端的轻量级网络,学习深度卷积,逐点卷积,倒残差结构,附带与ResNet50,152,VGG16,19网络速度对比 - 飞桨AI Studio