VGG-16共包括13个卷积层、3个全连接层、5个池化层,卷积层与全连接层具有权重系数,而池化层不涉及权重,因此这就是VGG-16的来源,如图1所示。 ■图1 VGG-16模型结构图 我们保留VGG-16的卷积层,修改全连接层,将其迁移到与图片分类不同的领域,实现动物体长的识别。 2、迁移学习过程 首先,获取想要进行训练的数据...
模型是由若干卷积层和池化层堆叠(stack)的方式构成,比较容易形成较深的网络结构(在2014年,16层已经被认为很深了)。 综合上述分析,可以概括VGG的优点为:Small filters, Deeper networks. 块结构 我们注意上图右侧,VGG16的卷积层和池化层可以划分为不同的块(Block),从前到后依次编号为Block1~block5。每一个块内...
VGG16的结构如下图所示: VGG16总共包含16个子层,第1层卷积层由2个conv3-64组成,第2层卷积层由2个conv3-128组成,第3层卷积层由3个conv3-256组成,第4层卷积层由3个conv3-512组成,第5层卷积层由3个conv3-512组成,然后是2个FC4096,1个FC1000。总共16层,这也就是VGG16名字的由来。 1.1 输入层 VGG...
在最大池化层中,通过在每个池化窗口中选择最大值来减小特征图的尺寸。最大池化层通常用于减少特征图的空间维度,从而降低模型的计算量,同时保留重要的特征。 最大池化层的工作原理如下: 首先,将输入特征图划分为不重叠的矩形区域(池化窗口)。 对于每个池化窗口,从窗口内提取出一个值,通常是窗口内的最大值(即最大...
VGG-16共包括13个卷积层、3个全连接层、5个池化层,卷积层与全连接层具有权重系数,而池化层不涉及权重,因此这就是VGG-16的来源,如图6.36所示。 ■图6.36VGG-16模型结构图 2 迁移学习过程 首先,获取想要进行训练的数据集,本实验采用1000个分类中的猫和老虎的数据。然后,自定义设置猫和老虎的体长参数,如图6.37所...
其中,D表示著名的VGG16,E表示著名的VGG19。下面以VGG16为例,来详细剖析一下VGG的网络结构。VGG16的结构如下图所示: VGG16总共包含16个子层,第1层卷积层由2个conv3-64组成,第2层卷积层由2个conv3-128组成,第3层卷积层由3个conv3-256组成,第4层卷积层由3个conv3-512组成,第5层卷积层由3个conv3-512组...
图1:VGG16结构图 输入是大小为224*224的RGB图像,预处理(preprocession)时计算出三个通道的平均值,在每个像素上减去平均值(处理后迭代更少,更快收敛)。 图像经过一系列卷积层处理,在卷积层中使用了非常小的3*3卷积核,在有些卷积层里则使用了1*1的卷积核。
卷积神经网络模型之——VGG-16网络结构与代码实现,g/pdf/1409.1556.pdfVGG在2014年由牛津大学VisualGeometryGroup提出,获得该年lmageNet竞赛中LocalizationTask(定位任务)第一名和ClassificationTask(分类任务)第二名。VGG与AlexNet相比,它采用几个连续的3x3的卷积核代替
VGG16一共包含16层(13层卷积+3层全连接),这里需要记住一点的是通常所说的网络层数是指可以训练的层,池化一类的不算在内哦,因为它只包含了计算操作,没有训练操作哦。 输入层:224x224x3 64通道卷积层块:2层3x3x64的卷积结构,同时采用了padding操作,这样就会保持卷积操作前后特征图大小不变,输出:64x224x224。