VGGNet包含很多级别的网络,深度从11层到19层不等。为了解决初始化(权重初始化)等问题,VGG采用的是一种Pre-training的方式,先训练浅层的的简单网络VGG11,再复用VGG11的权重初始化VGG13,如此反复训练并初始化VGG19,能够使训练时收敛的速度更快。比较常用的是VGGNet-16和VGGNet-19。 二、创新点 1. 使用多...
2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络,并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络,该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet(我们之后会介绍)。 论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》...
详细介绍了 VGGNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络,并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。 正文开始! 1. 数据集制作 在论文中AlexNet作者使用的是ILSVRC 2012比赛数据集,该数据集非常大(有138G),下载、训练都很消耗时间,我们在复现的时候就不用这个数据集了。由于MNIST、CI...
(与AlexNet相比,VGGnet有更多的参数和更大的深度) (2)初始化权重 翻译 精读 原因 方法 采样参数 证明结论 后期发现 (3)数据增广 翻译 精读 方法 训练尺度S 3.2Testing—测试 翻译 精读 方法 原因 目的 3.3Implementation Details—实现细节 翻译 精读 四、Classification Experiments—分类实验 4.1数据集:ILSVRC-...
本文将为您介绍一种经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）结构——VGGNet。VGGNet是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）提出的一种深度卷积神经网络模型，其特点是层数较深且参数规模较大。VGGNet在图像分类任务上取得了优秀的性能，并对后续的深度学习研究起到了重要的推动作用。本文...
VGGNet的两个特点:层数更深更宽、卷积核更小。 各个级别VGG的模型结构如下表所示,其下方为不同模型的参数数量。可以看到,虽然从A到E每一级网络逐渐变深,但是网络的参数量并没有增长很多,这是因为参数量主要都消耗在最后3个全连接层了。不过训练耗时的依然是卷积层,因为这部分计算量比较大。其中D,E分别为VGG16...
简介:VGGNet,由牛津大学视觉几何小组(Visual Geometry Group,VGG)提出,是深度卷积网络的重要里程碑。VGGNet以其在ILSVRC 2014年的卓越表现,证明了深度与其在图像分类任务中的有效性。本文将详细解析VGGNet的网络结构、创新点以及实际应用,帮助读者深入理解这一经典模型。
1、VGGNet 模型简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络,在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩,将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度(depth)是算法优良性能的关键部分。目前使用比较多的网络结构主要有ResNet(...
VGGNet是计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16~19层(这里指的是卷积层和全连接层)深度卷积神经网络。到目前为止,VGGNet主要用来进行提取...
今天我们要读的这篇VGGNet(《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》),就是在AlexNet基础上对深度对网络性能的影响做了进一步的探索。它是ImageNet 2014年亚军,相比于AlexNet,AlexNet只有8层,而VGG有16～19层;AlexNet使用了11x11的卷积核,VGG使用了3x3卷积核和2x2的最大池化层。具体...