VGGNet是由牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)提出的深度卷积神经网络架构,是2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的冠军之一。VGGNet的主要贡献在于展示了通过增加网络深度(层数)可以提高模型性能的重要性。 以下是VGGNet的一些关键特点: 1.深度:VGGNet采用了较深的网络结构,其16层和19层的两个版本...
2.卷积层和池化层的堆叠:VGGNet主要由卷积层和池化层交替堆叠而成,卷积层用于提取图像特征,池化层用于降低特征图的维度。 3.卷积核大小为3x3:VGGNet中的卷积核大小固定为3x3,这样的设计有助于减少参数数量,同时保持有效的感受野。 4.全连接层:VGGNet在卷积层之后接全连接层,用于最终的分类。 5.使用ReLU激活函数...
但是其错误率下降为11.7%;2014年提出VGG神经网络以及GoogleNet神经网络,其错误率分别是7.3%和6.7%,但是其网络结构已经从2012年的8层分别增长为现在的19层和22层;在2015年的ImageNet大赛上,提出的ResNet神经网络,错误率下降为3.57%,但是其网络结构已经达到了152层...
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
本文将介绍AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception和DenseNet架构体系的相关内容。AlexNet AlexNet是第一个在ImageNet分类上表现出色的大规模卷积神经网络体系结构。AlexNet在比赛中大大超越了以前所有基于非深度学习的模型。AlexNet体系结构是：卷积层、池化层、归一化层、conv-pool-norm、几个卷积层、池化层，然后是几个全...
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。
AlexNet, VGGNet, ResNet 和Inception是四种经典的CNN网络,接下来会简单的解释一下这四种网络的异同。 AlexNet 这个网络是为了取得更好的ImageNet Challenge成绩而发明的。在ImageNet LSVRC-2012 challenge上取得了84.7%准确率的成绩,而第二名只有73.8%的准确率。这几乎是第一个深层的卷积网络。
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。
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。
VGGNet探索了CNN的深度及其性能之间的关系,通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16-19层深的CNN。 二、网络结构 网络结构如下图所示,其中D和E即为常用的VGG-16和VGG-19,前者拥有13个核大小均为3×3的卷积层、5个最大池化层和3个全连接层,后者拥有16个核大小均为3×3的卷积层...