VGGNet的产生主要源于2012年AlexNet将深度学习的方法应用到ImageNet的图像分类比赛中并取得了惊人的效果后,大家都竞相效仿并在此基础上做了大量尝试和改进,例如,在卷积层使用更小的卷积核以及更小的步长(Zeiler&Fergus,2013; Sermanet,2014),又或者在整个图像和多个尺度上密集地训练和测试网(Sermanet,2014:Howard,2014...
首先我们要知道这个背景,根据前文所述Simonyan在VGG中采用的训练和测试的方案是完全不同,直接导致了训练和测试的图片大小不同。如何解决这个问题?FC换成卷积就成。那为啥FC换成卷积就可以了?这里包含两个问题:1. FC为啥可以换成卷积? 2. FC换成卷积怎样解决输入图片大小不同的问题? 首先FC换成卷积的原理很简单...
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...
如上图所示,vggnet不单单的使用卷积层,而是组合成了“卷积组”,即一个卷积组包括2-4个3x3卷积层(a stack of 3x3 conv),有的层也有1x1卷积层,因此网络更深,网络使用2x2的max pooling,在full-image测试时候把最后的全连接层(fully-connected)改为全卷积层(fully-convolutional net),重用训练时的参数,...
深度学习论文阅读图像分类篇(三):VGGNet《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 Abstract 摘要 1.INTRODUCTION 引言 2. CONVNET CONFIGURATIONS ConvNet 配置 2.1 ARCHITECTURE 架构 2.2 CONFIGURATIONS 配置 2.3DISCUSSION 讨论
0. 论文链接 论文链接 1. 概述 VGG提出了相对AlexNet更深的网络模型,并且通过实验发现网络越深性能越好(在一定范围内)。在网络中,使用了更小的卷积核(3x3),stride为1,同时不单单的使用卷积层,而是组合成了“卷积组”,即一个卷积组包括2-4个3x3卷积层(a stack of 3x3 conv),有的层也有1x1卷积层,...
论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION,主要讨论了在大规模图片识别中,卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第二的成绩。 改进创新点 VGGNet对2012年的AlexNet模型主要提出了两种改进思路: ...
1、VGG16实践经验 VGG19 1、关于imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型简介 VGG系列神经网络算法简介 VGGNet 是2014 年ILSVRC竞赛分类任务的第二名(第一名是GoogLeNet)和定位任务的第一名,来自牛津大学VGG group 。
卷积神经网络 VGGNet,由牛津大学著名研究所VGG提出,斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task(定位任务)第一名和Classification Task(分类任务)第二名。 我们先来看下VGGNet的网络结构,如图1所示。 图1AlexNet和VGGNet网络结构图 上图是AlexNet和VGGNet网络结构对比[5] ...
VGGNet是2014年ILSVRC竞赛的第二名,没错你没听错它是第二名,第一名是GoogLeNet(真不是我打错google,是谷歌为了纪念LeNet,所以用的大写L).为什么先讲VGG,因为它这个模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且,从图像中提取CNN特征,VGG模型是首选算法。它的缺点在于,参数量有140M之多,需要更大的存储空...