VGG16是牛津大学VGG组提出的。VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核(11x11,5x5)。对于给定的感受野(与输出有关的输入图片的局部大小),采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核,因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式,而且代价还比较小(参数更少)。
VGG19模型也称为VGGNet-19,其概念与VGG16相同,只是它支持19层。“16”和“19”代表模型中的权重层数(卷积层)。这意味着VGG19比VGG16多了三个卷积层。
VGG16和VGG19分别有16和19个卷积层,在其中每个卷积层中都使用了3×3大小的卷积核和ReLU激活函数,同时采用了2×2大小的最大池化层进行降采样。VGG模型的特点是架构简单明了,层次清晰,堆叠了多个卷积层和全连接层,参数相对较少,易于理解和实现。 2. ResNet50: ResNet(Residual Network)是由谷歌的研究团队提出的...
VGGNet的核心特点是其均一的网络结构,它通过重复使用小的3x3卷积核和2x2的最大池化层来构建深层网络。这种设计不仅提高了网络的深度,而且减少了模型的参数数量,提高了计算效率。 VGGNet网络结构 VGGNet的网络结构由多个卷积层和池化层组成,最后接三个全连接层。VGGNet有多个变种,包括VGG11、VGG13、VGG16和VGG19,...
5. 对于VGG16卷积神经网络而言,其13层卷积层和5层池化层负责进行特征的提取,最后的3层全连接层负责完成分类任务。 vgg16总共有16层,13个卷积层和3个全连接层,第一次经过64个卷积核的两次卷积后,采用一次pooling,第二次经过两次128个卷积核卷积后,再采用pooling,再重复两次三个512个卷积核卷积后,再pooling,最后...
ResNet主要使用3x3卷积,这点与VGG类似。在VGG基础上,短路连接插入进入形成残差网络。如下图所示: 残差网络实验结果表明:34层的普通网络比18层网路训练误差还打,这就是前面所说的退化问题。但是34层的残差网络比18层残差网络训练误差要好。 总结 随着越来越复杂的架构的提出,一些网络可能就流行几年就走下神坛,但是...
在过去几年的ImageNet比赛中,Keras有几个表现最好的CNN(卷积神经网络)模型。这些模型通过迁移学习技术(特征提取,微调(fine-tuning)),对ImaegNet以外的数据集有很强的泛化能力。 VGG16 与 VGG19 在2014年,VGG模型架构由Simonyan和Zisserman提出,在“极深的大规模图像识别卷积网络”(Very Deep Convolutional Networks...
2、最佳模型:VGG16,从头到尾只有3x3卷积与2x2池化,简洁优美; 3、卷积可代替全连接,可适应各种尺寸的图片 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognitionarxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 本文是基于大话CNN经典模型:VGGNet - 雪饼的个人空间 - OSCHINA整理得到的。
VGG参加2014年的ImageNet图像分类与定位挑战赛,取得了分类第二,定位第一的优秀成绩; 结构 VGG根据卷积核大小和卷积层数目不同,可以分为A,A-,LRN,B,C,D,E6种,以D,E两种较为常用,分别称为VGG16和VGG19; 下图给出VGG的六种结构配置: 上图中,每一列对应一种结构配置,比如:图中的绿色部分即指明了VGG16所...
最后进行个小结: 1、通过增加深度能有效地提升性能; 2、最佳模型:VGG16,从头到尾只有3x3卷积与2x2池化,简洁优美; 3、卷积可代替全连接,可适应各种尺寸的图片 转载链接: 大话CNN经典模型:VGGNet