此后,更多更深的神经网络相继被提出,比如优秀的VGG,GoogLeNet,ResNet等。 2.1 AlexNet模型结构 AlexNet与此前的LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接,具体结构如图1所示。 1)第一模块:对于$224\times 224$的彩色图像,先用96个$11\times 11\times 3$的卷积核对其进行卷积,提取图像中包含的特征...
第一步:vgg_bn_drop 首先介绍VGG模型结构,由于CIFAR10图片大小和数量相比ImageNet数据小很多,因此这里的模型针对CIFAR10数据做了一定的适配。卷积部分引入了BN和Dropout操作。 函数完整代码 VGG核心模块的输入是数据层,vgg_bn_drop 定义了16层VGG结构,每层卷积后面引入BN层和Dropout层,详细的定义如下: def vgg_bn_...
A:VGG-11 已经获得了 10.4% 的错误率。VGG-11 被设置为基准。 A-LRN:VGG-11 (LRN) 获得 10.5% 的错误率,是AlexNet 建议的附加局部响应归一化 (LRN)操作的一种。通过比较 VGG-11 和 VGG-11 (LRN),错误率没有提高,这意味着 LRN 没有用处。事实上,LRN 在后面的深度学习网络中不再使用,而是使用批量...
VGG 工作流程 作者其他创作 大纲/内容 提出: VGG由牛津大学视觉组在2014年提出 优点: 由两个3*3卷积核代替5*5卷积核;由三个3*3卷积核代替7*7卷积核 缺陷: 模型臃肿,计算量和参数量大 结构: block-maxpool-block-maxpool-block-maxpool-block-maxpool-block-maxpool-3个全连接层-softmax分类...
VGG全称是Visual Geometry Group,因为是由Oxford的Visual Geometry Group提出的。 VGG网络是卷积神经网络中的一种,在 2014 的 ImageNet 竞赛中,获得了定位任务第一名和分类任务第二名的好成绩。总结起来就是它使用了更小的滤波器,同时使用了更深的结构,AlexNet只有8层网络,而VGG有16层–19层网络,也不像AlexNet网...
Alex Net是一种深度卷积神经网络模型，由Hinton等人在2012年提出并在Image Net竞赛上获得了显著的成绩。Alex Net采用了多层卷积层和池化层的结构，并引入了ReLU非线性激活函数和Dropout正则化技术。Alex Net的结构比较简单，但是具有较强的特征提取能力和泛化能力，尤其适合处理大规模的图像分类任务。二、VGG VGG是一种...
VGG16是一个深度学习模型,由牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group,VGG)开发。该模型在2014年的ImageNet图像识别竞赛中表现出色,其特点是深度极深,有16个层。这种深度使得VGG16对于图像的细节有很好的处理能力,能有效地学习和识别各种图像特征。 预训练模型,即事先训练好的模型,这种模型已经在大量的数据上进行过...
VGG模型变体搭建方法 图1是pytorch官方,图2是学习博主的 学习vgg如何使用cfg快速搭建不同模型变体:主要是写了cfgs 字典列表,遍历列表生成,return nn.Sequential(*layers), 这种手法很常见! 可以看到,pytorch官方在make_layers 函数中 加了 batch_norm 参数0 0...
一、VGG模型 VGG模型是科学家们提出的图像分类模型,这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型,并花费大量的时间逐层训练,最终在ImageNet图像分类比赛中获得了亚军,这一模型的优点是结构简单,容易理解,便于利用到其他任务当中 VGG-19网络的卷积部分由5哥卷积块构成,每个卷积块中有多个卷积层,结尾处有一...
使用VGG模型自定义图像分类任务 前言 网上关于VGG模型的文章有很多,有介绍算法本身的,也有代码实现,但是很多代码只给出了模型的结构实现,并不包含数据准备的部分,这让人很难愉快的将代码迁移自己的任务中。为此,这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务,从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow...