VGG-Nets 由英国牛津大学著名研究组 VGG(Visual Geometry Group)提出,是2014 年 ImageNet 竞赛定位任务 (localization task)第一名和分类任务第二名做法中的基础网络。由于 VGG-Nets 具备良好的泛化性能,其在ImageNet 数据集上的预训练模型 (pre-trained model) 被广泛应用于除最常用的特征抽取 (feature extractor...
VGG-Nets 由英国牛津大学著名研究组 VGG(VisualGeometryGroup) 提出,是 2014 年 ImageNet 竞赛定位任务 (localization task) 第一名和分类 任务第二名做法中的基础网络。 由于VGG-Nets 具备良好的泛化性能,因而其在 ImageNet 数据集上的预训练模型(pre-trained model)被广泛应用于 除最常用的特征抽取 (feature ex...
Cystoscopic image classification by an ensemble of VGG-netsdoi:10.22075/IJNAA.2021.4876Ehsan KozegarInternational Journal of Nonlinear Analysis and Applications
Introduction VGG是一个经典的卷积神经网络,在ResNet出现之前,VGG一直是分类网络或者Backbone的代表性模型。VGG没有分支结构,是一个由卷积构成的plain结构。如下图所示: VGG 这样的结构非常简单,仅仅有一些常见的3×3卷积以及ReLU,Pooling组成,但是我们也非常清楚这样的网络随着深度的增大,会出现网络退化 (degradation) ...
深度学习论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again及其PyTorch实现,深度学习论文:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain及其PyTorch实现PDF:https://arxiv.org/pdf/2
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RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again Xiaohan Ding 1∗ Xiangyu Zhang 2 Ningning Ma 3 Jungong Han 4 Guiguang Ding 1† Jian Sun 2 1 Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist); School of Software, Tsinghua University, Beijing, China 2 MEGVII ...
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again Installation conda create -n PyTorch python=3.8 conda activate PyTorch conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch-lts pip install opencv-python==4.5.5.64 pip install pyyaml pip install timm pip install tqdm Note The defau...
主干网络(Backbone)：采用经典的网络结构，如VGG、ResNet、ResNet50 FPN或ReXNets，用于提取图片的特征，这部分是关键，决定特征提取的深度和效率。RPN(Region Proposal Network)：首先生成多个Anchor在原图上的位置，如根据预设模板生成9个Anchor。ResNet50 FPN可能使用多个特征图来生成Anchor。RPNHead负责...
使用简单的 ConvNets 至少有三个原因:它们快速、节省内存和灵活。 Fast 许多最近的多分支架构具有比 VGG 更低的理论 FLOPs,但可能不会运行得更快。例如,VGG-16 的 FLOPs 是 EfficientNet-B3 [35] 的 8.4 倍,但在 1080Ti 上运行速度快 1.8 倍(表 4),这意味着前者的计算密度是后者的 15 倍。除了 Winograd...