另外上图后面4个VGG训练时参数都是通过pre-trained 网络A进行初始赋值。上图为VGG不同版本的网络模型,较为流行的是VGG-16,与VGG-19。 另外在某篇博客看到一段对VGG-Net与GoogLe-Net的总结,摘取至此(会在最后的参考链接给出引用): GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大...
它是由Karen Simonyan & Andrew Zisserman2015年发表在论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》中,并在2014年获得ImageNet Challenge中图像定位一等奖和图像分类二等奖,提高了图像分类的精度。 VGGNet的主要特点在于:(1)网络很深;(2)卷积层中使用的卷积核很小,且都是3*3的卷积...
2. 搭建VGGNet神经网络结构 代码语言:javascript 复制 classVGG(nn.
VGGNet(Visual Geometry Group Network)是由牛津大学的视觉几何组在2014年提出的深度学习模型,它在ILSVRC 2014竞赛中取得了显著的成绩。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。 VGG...
VGGNet,使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核,使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。VGGNet有多个版本,常用的是VGG16表示有16层的卷积,除此之外,还有VGG11、VGG13和VGG19等模型。如下图所示: ...
LeNet比较经典,就从LeNet开始,其PyTorch实现比较简单,通过LeNet为基础引出下面的VGG-Net和ResNet。 LeNet LeNet比较经典的一张图如下图 LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数;每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元。
classVGG_net(nn.Module):def__init__(self,features,num_classes,classify_input_channel):# features是提取特征的部分,也就是卷积部分,一会会写super(VGG_net,self).__init__()self.num_classes=num_classesself.features=featuresself.pooling=nn.AdaptiveAvgPool2d((7,7))# 这里做一个自适应的平均池化,...
1.CNN之VGG-net的测试 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) ...
VGGNET的特点 VGGNET全部使用 的卷积核和 的池化核,通过不断加深网络深度来提升性能。作者认为,两个 卷积层的串联相当于1个 的卷积层,3个 的卷积层串联相当于1个7*7的卷积层,即3个 卷积层的感受野大小相当于1个 的卷积层。但是3个 的卷积层参数量只有 ...
VGG-Net 网络结构 VGG的输入被设置为224x244大小的RGB图像,在训练集图像上对所有图像计算RGB均值,然后把图像作为输入传入VGG卷积网络,使用3x3或者1x1的filter,卷积步长被固定1。VGG全连接层有3层,根据卷积层+全连接层总数目的不同可以从VGG11 ～ VGG19,最