一、背景介绍 VGG全称是Visual Geometry Group(视觉几何组),因为是由Oxford的Visual Geometry Group提出的。AlexNet问世之后,很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率,主要有两个方向:小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向,即加深网络深度。 二、网络架构 卷积网络的输入是224 * 224的RGB...
深度是卷积神经网络架构的一个重要方面。为了使深度更深,作者将卷积层中卷积核尺寸都设为很小——3×3,将卷积层数量加大,使深度更深,事实证明是可行的。 方法 1.输入:一个固定大小的224*224RGB图像 2.唯一预处理:将输入的224×224×3通道的像素值,减去平均RGB值,然后进行训练 ...
1 * 1 卷积核可以在不改变感受野的情况下,增加模型的非线性(后面的激活函数)。 同时,还可以用它来整合各通道的信息,并输出指定通道数。 模型训练与验证 模型训练 超参数配置 模型训练使用小批量随机梯度下降进行优化,且 momentum = 0.9。训练过程中使用 weight decay 进行正则化,其中,L2 衰减因子设为 $5e-4$...
VGG 和 AlexNet 最大的不同就是 VGG 用大量的 3x3 卷积核替换了 AlexNet 的卷积核。 3x3 卷积核是能够感受到上下、左右、重点的最小的感受野尺寸。 并且,2 个 3x3 的卷积核叠加,它们的感受野等同于 1 个 5x5 的卷积核,3 个叠加后,它们的感受野等同于 1 个 7x7 的效果 既然,感受野的大小是一样的,那么...
4）“pool proj”表示max−pooling之后使用的1×1卷积核的个数 5）“deep‘’表示网络深度，所有的...
使用1 * 1 卷积核可以使网络深度增加,增加非线性能力,也可以达到升降维度的作用(本论文中没有体现这个作用)。 VGG block :对应原文中的话是 A stack of convolutional layers 简单理解就是VGG块。将之前alex里的若干个层放到一起形成VGG块,VGG网络就是一堆VGG块组合而成(再加线性层),知乎上找...
使用更小的卷积核和更小的滑动步长。和AlexNet相比,VGG的卷积核大小只有和两种。卷积核的感受野很小,因此可以把网络加深,同时使用多个小卷积核使得网络总参数量也减少了。 VGG的创新点 1. 使用3x3卷积核替代7x7卷积核,这样做的好处是: 3x3 卷积核是能够感受到上下、左右、重点的最小的感受野尺寸。并且,2 个 3x3...
VGG Net 与之前的经典网络结构相比最突出的特征是大量的使用 3x3 (部分架构中还采用了 1x1 )的小卷积核,并且采用 same padding 来维持卷积前后的 w 和 h,Feature map 的缩放完全交给 2x2 的 max pooling 层来完成,此后基本上所有的卷积神经网络的卷积核都采用 3x3 的尺寸。也正因为采用这个简单的、小的卷积...
1、第一层(卷积层) 使用7x7的卷积核(滑动步长2,padding为3),64通道,输出为112x112x64,卷积后进行ReLU操作 经过3x3的max pooling(步长为2),输出为((112 - 3+1)/2)+1=56,即56x56x64,再进行ReLU操作 2、第二层(卷积层) 使用3x3的卷积核(滑动步长为1,padding为1),192通道,输出为56x56x192,卷积后...
调整网络维度,如mobilenet使用1 * 1卷积核来扩维,resnet用其降维。不过这一条不是vgg提出的。 下图是VGG16的网络架构: 三、对比实验 首先放上作者用来做对比实验的六组网络。 简单介绍一下各组的区别: A:没啥特别的。 A-LRN:加了LRN,这是AlexNet里提出来的,不需要怎么了解,基本很少使用了。