VGG网络由牛津大学提出,通过小尺寸卷积核堆叠实现参数效率和非线性增强。本文解析其设计思想、架构、训练参数、实战调优及与ResNet的对比,提供调优建议和完整Keras实现代码。
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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...
resnet50 = models.resnet50() resnet152 = models.resnet152() vgg16 = models.vgg16() vgg19 = models.vgg19() mobilenet_v1 = MobileNet_v1() mobilenet_v2 = MobileNet_v2() speed(resnet50,'resnet50') speed(resnet152,'resnet152') speed(vgg16,'vgg16') speed(vgg19,'vgg19') speed...
resnet50参数更少(过拟合的几率要小),而且计算量FLOPs也小,网络更深。 那么劣势是什么有吗?比如VGG16训练 准确率能达到 0.91,采用Resnet50 训练准确率达到0.915,那么为什么最后选择了VGG? 0 收藏 回复 全部评论(3) 时间顺序 thinc #2 回复于2020-10 VGG好理解。。ResNet写起来麻烦。。 0 回复 一...
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
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该网络是在预测阶段采用了一种类似于VGG风格的结构,均有3X3卷积层与ReLU激活函数组成,而在训练阶段网络结构类似ResNet具有多分支。训练和推理时候的解耦合是通过结构重参数(re-parameterization)技术实现的,所以叫RepVGG,而这种方法不仅拥有很好的准确率,同时也可以降低计算开销,提升速度。所以本文章也算是进一步理解YOLO...
以VGG16 为例,VGG16:包含: 13 个卷积层 3 个全连接层 5 个池化层,使用 maxpool VGG16 特点 VGG16 突出的特点就是两个字:简单 1. 卷积层都使用相同大小的卷积核 (3x3) 使用3 x 3 的卷积核,步幅 stride=1,padding=same,使每一个卷积层与前一层保持相同的高和宽;使用 3 个 3 x 3 的卷积核代替...
在2014到2016年(ResNet提出之前),VGG网络可以说是当时最火并被广泛应用的Backbone。后面由于各种新的网络提出,论精度VGG比不上ResNet,论速度和参数数量VGG比不过MobileNet等轻量级网络,慢慢的VGG开始淡出人们的视线。当VGG已经被大家遗忘时,2021年清华大学、旷视科技以及香港科技大学等机构共同提出了RepVGG网络,希望能够让...