VGG有两种结构,分别是VGG16和VGG19,两者并没有本质上的区别,只是网络深度不一样。 VGG原理 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(11x11,7x7,5x5)。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...
特征提取指的是从原始像素点中提取更高级的特征,这些特征能捕捉到各个类别间的区别。这种特征提取是使用无监督方式,从像素点中提取信息时没有用到图像的类别标签。常用的传统特征包括GIST, HOG, SIFT, LBP等。特征提取之后,使用图像的这些特征与其对应的类别标签训练一个分类模型。常用的分类模型有SVM,LR,随机森林及...
都是由5层卷积层、3层全连接层组成,其中区别在于每个卷积层的子层数量不同,从A至E依次增加(子层数量从1到4),总的网络深度从11层到19层(添加的层以粗体显示),表格中的卷积层参数表示为“conv⟨感受野大小⟩-通道数⟩”,例如con3-128,表示使用3x3的卷积核,通道数为128。
vgg-16是一种深度卷积神经网络模型，16表示其深度，是alexnet后比较有代表性的深度模型之一，在图像分类等任务中取得了不错的效果 googlenet是google设计的一种深度卷积神经网络模型，第一版深度可至22层，这一网络采纳了稀疏学习的思想，通过稀疏网络的参数来加大网络规模。类似caffe的平台还有tensorflow, th...
VGGNet是由牛津大学视觉几何小组(Visual Geometry Group,VGG)提出的一种深层卷积网络结构,它们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC分类任务的亚军(冠军由GoogLeNet以6.65%的错误率夺得)和25.32%的错误率夺得定位任务(Localization)的第一名(GooleN...
与之前检测器的主要区别在于,SSD在网络的不同层检测不同尺度的对象,而后者仅在其顶层进行检测。 SSD 是使用 VGG19 网络作为特征提取器(和 Faster R-CNN 中使用的 CNN 一样)的单次检测器。我们在该网络之后添加自定义卷积层(蓝色),并使用卷积核(绿色)执行预测。
vgg(vgg16,vgg19), resnet(resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152), inception_v4, inception_resnet_v2,... - YanYu96/train_arch
构建VGG16模型:根据VGG16的网络结构,在导入的模型基础上,构建一个新的模型。这个新模型可以通过截取VGG16的某一层作为输出,而不包括该层之后的部分。 设置输出层:在新构建的模型中,将目标层之后的所有层设置为不可训练(即冻结权重),以确保只获取目标层的输出。
cnn+rnn+attention: vgg(vgg16,vgg19)+rnn(LSTM, GRU)+attention, resnet(resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152)+rnnrnn(LSTM, GRU)+attention, inception_v4+rnn(LSTM, GRU)+attention, inception_resnet_v2+rnn(LSTM, GRU)+attention,...