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...
VGGNet发布于 2014 年,作者是 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman,该网络表明堆叠多个层是提升计算机视觉性能的关键因素。 VGGNet 包含 11层或13层或16层 或 19 层,主要由小型的 3×3 卷积操作和 2×2 池化操作组成。基本组成部分是:1. 带填充以保持分辨率的卷积层;2. 非线性激活函 数,如ReLU;3. 汇聚...
plt.xlabel('epoch')#测试alex_net.evaluate(test_db) plt.show() 三、VGGNet-16 VGGNet16通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,成功的构建了16~19层深的卷积神经网络,它通过两个3*3卷积层替代1个5*5的卷积层,3个3*3的卷积层替代1个7*7的卷积,这样替换有相同的感受野,但是参数却少了很...
如果我们使用具有2 x 2 filters 和stride 2的最大池,则生成的volume将为16x16x12。 降维公式 全连接层:该层是常规神经网络层,它从前一层获取输入并计算类得分并输出大小等于类数的1-D数组。 VGGNet VGGNet的结构 现在VGGNet是经典的卷积神经网络之一。为了尝试一些实验,我创建了一个与VGGNet在架构上几乎相似的...
即:构建神经网络,resnet101,152,vggnet16等 3.搭建反向传播神经网络backward() 即:loss损失函数,选择优化器,指数下降学习率,读取数据 4.建立循环体,创建session会话开始训练 5.保存模型 6.测试验证 二、具体实施步骤 1.创建tfrecords文件 这里我们需要测试集,所以在建立tfrecords时需要将整个数据打乱: 需要设置训练...
这篇博客能够帮我们更好的理解VGG16和RetNet18 1.VGG16 1.1 VGG简介 VGG论文网址:VGG论文 大家有兴趣的可以去研读一下。 首先呢,我们先简单了解一下VGG网络的来源: 自2012年AlexNet在lmageNet图片分类比赛中大获成功以来,关于深度神经网络的研究又一次如火如茶般进行; ...
VGG 和 ResNet 回顾 1,VGGNet拥有5段卷积 ,每一段内2~3个卷积层,同时每段尾部会连接一个最大池化层来缩小Feature map尺寸。每段内的卷积核数量一样,越靠后的卷积核数量越多,64-128-256-512-512。VGG16 每段卷积对应的卷积层数量为2-2-3-3-3,5段卷积的总层数为 ...
1、虽然 VGGNet 减少了卷积层参数,但实际上其参数空间比 AlexNet 大,其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层,耗费更多计算资源。在随后的 NIN 中发现将这些全连接层替换为全局平均池化,对于性能影响不大,同时显著降低了参数数量。 2、采用 Pre-trained 方法训练的 VGG model(主要是 D 和 E),相对其他的...
大都是2的N次方,这和网络中卷积或者池化层出现的stride为2的次数有关,比方VGGNet中每个pattern的卷积不会对feature map的宽度和高度有改变,而每个pattern结束前总会做一个stride为2的下采样,因为有5组,那么做5次就是32,所以VGGNet网络input大小一般都是32的倍数,即,n是下采样的次数,a是最终卷积和池化得到的featu...
TensorFlow实现VGGNet-16(forward和backward耗时计算) VGGNet模型的准确率相比于AlexNet有了很大提升,VGGNet虽然模型参数比AlexNet多,但反而只需要较少的迭代次数就可以收敛,主要原因是更深的网络和更小的卷积核带来的隐式的正则化效果。VGGNet凭借其相对不算很高的复杂度和优秀的分类性能,成为了一代经典的卷积神经网络...