'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth', 'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth', 'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth', 'vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth' } cla...
VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司一起研发的深度卷积神经网络,并取得了2014年Imagenet比赛定位项目第一名和分类项目第二名。该网络主要是泛化性能很好,容易迁移到其他的图像识别项目上,可以下载VGGNet训练好的参数进行很好的初始化权重操作,很多卷积神经网络都是以该网络为基础,比如FCN,UNet,SegNet等。...
vgg没怎么看,resnet主要是残差连接模块能让网络更深。以前网络深的话就会引起梯度爆炸和梯度消失,为了解决这个问题之前也搞过归一化和relu之类的办法。现在再加上resnet效果更好一些。inceptionnet也没怎么看。mobilenet里面有很多一维的卷积,看过但是忘了,主要是轻便的一个网络,效果也不错,但还比不上resnet。 CV...
VGG可以看成是加深版本的AlexNet,都是Conv layer + Pooling layer + FC layer,它主要的贡献是展示出网络的深度(depth)是算法优良性能的关键部分,并且小卷积核表现出了更好的效果。虽然现在ResNet等网络表现出了更好的效果,但是VGG仍然作为许多经典网络特征提取的核心。 网络结构 如图1,是一张常见的VGG结构图,输入...
顺便说一下, VGG-16 的这个数字 16,就是指在这个网络中包含 16 个卷积层和全连接层。确实是个很大的网络,总共包含约 1.38 亿个参数,即便以现在的标准来看都算是非常大的网络。但 VGG-16 的结构并不复杂,这点非常吸引人,而且这种网络结构很规整,都是几个卷积层后面跟着可以压缩图像大小的池化层,池化层缩小图...
VGG是基于AlexNet(上图)进行了一些改进,主要体现在 1.采用了两层3x3的小尺寸卷积核,步长为1,与5x5卷积相比,参数变少了。 2.去掉了LRN(局部归一化层),因此实验发现作用不大。 3.重复使用简单的卷积块堆叠,基础模块为两层或多层卷积加上一层池化。
VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系,其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型,可以应用在人脸识别、图像分类等方面,分别从VGG16~VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的,最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为(GG-Very-Deep-16 ...
而且也是在ResNet之后,神经网络的解构设计转向了block,不再从整体上重新设计网络。这种设计展现了极好的泛化能力,几乎所有新的block,即使在传统的类VGG的结构上已经取得了很不错的效果,加入Residual的思想之后,表现往往可以进一步提高,并且这种设计并没有大量提高模型的复杂度。后续基于ResNet又出现了很多优秀的工作,包括...
VGG16 缺点 VGG16 参数规模巨大,可以预期它有很高的拟合能力;但缺点也很明显: 训练时间过长,调参难度大 需要的存储容量大,不利于部署。如存储 VGG16 权重文件的大小为 500 多 MB,不利于安装到嵌入式系统中。 VGGNet 实践 使用预训练好的 VGG19,查看网络各层对图像的特征提取 ...
VGGNet主要是关注深度,利用小卷积核来增加深度; ResNet主要是残差,反向传播时保留部分损失函数,使得网络深度能进一步增加。 一、VGGNet-深度卷积神经网络 Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition Abstract 研究卷积网络深度在大规模图片识别中的精确度 ...