论文下载 VGG 是 ImageNet 2014 年目标定位竞赛的第一名，图像分类竞赛的第二名 VGG论文图 ? 摘要中，作者研究了模型深度与精确度之间的关系。"...作者的模型（除了一个）都不包含局部响应规范化（LRN），LRN就是Local Response Normalization，这是AlexNet中使用的一种规范化方法，VGG的作者认为LRN效果并不好，反而还会增加内存占用和计算时间...首先，VGG模型的训练是站在AlexNet的肩膀上进行的，其中有一项不同的是，VGG没有对图片做cropping处理。...VGG模型的Loss Function选择的是multinomial logistic regression Batch Size=256，gradient descent使用的是BP+momentum...为了速度的原因，我们通过对具有相同配置的单尺度模型的所有层进行微调，训练了多尺度模型，并用固定的S=384进行预训练 基本上VGG模型的重点就在上面了，下面用吴恩达老师的一张图来总结一下吧 ?
摘要 研究主要贡献是通过非常小的3x3卷积核的神经网络架构全面评估了增加深度对网络的影响，结果表明16-19层的网络可以使现有设置的网络性能得到显著提高
02 VGG vgg[1]继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，可以看做和alexnet一样总共...8个part，vgg论文中给出了A~E这五种配置，卷积层数从8到16递增。...由于VGG-Net的所有 convolutional layer 使用同样大小的 convolutional filter，大小为 3 x 3，所以它的深度比较容易扩展，同时结构也比较简单。...具有如下结构，在3x3前，5x5前，max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低feature map厚度的作用,这也使得虽然googlenet有22层但是参数个数要少于alexnet和vgg...04 总结 综上所述，vgg网络更简单粗暴，在Alexnet的基础上不停地加卷基层，扩展神经网络的深度，并且取得了较好的效果，也让人们认识到加深网络是提高模型质量的一个有效途径。
VGG 2.1 架构 学长给的VGG案例为VGG16，使用了16层的VGG。...代码参考VGG in TensorFlow 各层的尺寸计算方法在上文1.4篇章(AlexNet架构)已经描述，此处不赘述。...2.2 运行结果 各个层的卷积核大小或维度 各个层的维度 下面是VGG各个层的参数维度情况 conv1_1_W的conv表示卷积层，1_1表示第一部分的第一块卷积层，1_2则表示第一部分的第二块卷积层
https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79084205 一：VGG详解 本节主要对VGG网络结构做一个详细的解读，并针对它所在Alexnet...首先，附上一张VGG的网络结构图： ? 由上图所知，VGG一共有五段卷积，每段卷积之后紧接着最大池化层，作者一共实验了6种网络结构。...分别是VGG-11，VGG-13,VGG-16,VGG-19，网络的输入是224*224大小的图像，输出是图像分类结果（本文只针对网络在图像分类任务上，图像定位任务上暂不做分析） 接下来开始对VGG...，但是在特征提取上，VGG一直是一个很好的网络，所以说，当你的某些任务上resnet或者inception等表现并不好时，不妨试一下VGG，或许会有意想不到的结果。...VGG之所以是一个很好的特征提取器，除了和它的网络结构有关，我认为还和它的训练方式有关系，VGG并不是直接训练完成的，它使用了逐层训练的方法。
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/81674099 VGG论文的主要内容如下： VGG研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响...---- 1 不同大小的核的区别，以及Alexnet与VGG对比 1.1 首先说明下小核与大核的区别： VGG相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（...1.2 Alexnet与VGG对比 如下图，可以简单的将VGG和AlexNet对比： ? 图中把VGG也当做是5 conv + 3 FC，(VGG中两个conv等价于Alexnet中一个conv)。...网络A中的11个加权层（8个卷积层和3个FC层）到网络E中的19个加权层（16个卷积层和3个FC层）(即VGG19)，D16层即VGG16。...尽管VGG可以在ImageNet上表现很好，但是将其部署在一个适度大小的GPU上是困难的，因为需要VGG在内存和时间上的计算要求很高。由于卷积层的通道数过大，VGG并不高效。
下面是一段来自知乎对同年GoogLeNet和VGG的描述： GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。...不过既然是开篇，先来看看VGG的特点： 小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3（极少用了1x1）； 小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部为2x2的池化核； 层数更深特征图更宽。...最后我会再次引用CS231n对于VGG的中肯评价进行总结，不过还是先从当时的任务和历史背景开始说明。...这里给出一张VGG作者的PPT，作者在VGGNet的实验中只用了两种卷积核大小：1x1和3x3。...优点 既然说到了VGG清一色用小卷积核，结合作者和自己的观点，这里整理出小卷积核比用大卷积核的三点优势： 更多的激活函数、更丰富的特征，更强的辨别能力。
1 VGG介绍 VGG全称是指牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该小组在2014年的ImageNet挑战赛中，设计的VGG神经网络模型在定位和分类跟踪比赛中分别取得了第一名和第二名的成绩...因此先训练浅层网络，再用训练好的浅层网络去初始化深层网络. 2 VGG-16网络复现 2.1 VGG-16网络结构(前向传播)复现 复现VGG-16的16层网络结构，将其封装在一个Vgg16类中，注意这里我们使用已训练好的...vgg16_path = os.path.join(os.getcwd(), "vgg16.npy") print("path(vgg16.npy):",vgg16_path)...= vgg16.Vgg16() # 自定义的Vgg16类实例化出vgg对象 # 调用类的成员方法forward()，并传入待测试图像，也就是网络前向传播的过程 vgg.forward(...-16图片分类测试 3.1 测试结果 Python 3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64
深度学习VGG-NET 网络 概述 VGG名字来源于Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford...方法 使用了卷积神经网络，其中卷积核为3x3卷积核，按照模型的层数，分为11-19层，其中16层的模型为VGG-16，19层的为VGG-19 论文中，作者测试了A-E不同深度的神经网络。...VGG-16立体化图 13个卷积层（Convolutional Layer），分别用conv3表示 3个全连接层（Fully connected Layer）,分别用FC表示 5个池化层（Pool layer...）,分别用maxpool表示 ReLU为隐藏层，为激活函数 有意思的是vgg网络可以按照卷积层和池化层组合划分为不同的块结构，分别为Block1~block5，每一个块分由若干个卷积层和池化层组成，如block4
训练大概50epoch,这里仅仅展示20个，可以看到，验证准确率是在不断的上升的，后面的数据就不展示了，我也没训练完，有兴趣的可以接着跑将模型保存一下，有时间再...
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class VGG16(nn.Module...): def __init__(self): super(VGG16, self)....= F.relu(out) out = self.fc3(out) out = F.log_softmax(out, dim=1) return out 补充知识：Pytorch实现VGG...过拟合了~ 以上这篇利用PyTorch实现VGG16教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？...VGG16 VGG16是牛津大学VGG组提出的。VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，5x5）。...可以看到VGG-D，其使用了一种块结构：多次重复使用同一大小的卷积核来提取更复杂和更具有表达性的特征。这种块结构（ blocks/modules）在VGG之后被广泛采用。...GoogLeNet/Inception 尽管VGG可以在ImageNet上表现很好，但是将其部署在一个适度大小的GPU上是困难的，因为需要VGG在内存和时间上的计算要求很高。...其准确度比VGG和GoogLeNet要高，但是计算效率也比VGG高。152层的ResNet其top-5准确度为95.51%。 ResNet主要使用3x3卷积，这点与VGG类似。
下面是一段来自知乎对同年GoogLeNet和VGG的描述： GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。...不过既然是开篇，先来看看VGG的特点： 小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3（极少用了1x1）； 小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部为2x2的池化核； 层数更深特征图更宽。...最后我会再次引用CS231n对于VGG的中肯评价进行总结，不过还是先从当时的任务和历史背景开始说明。 任务背景 ?...这里给出一张VGG作者的PPT，作者在VGGNet的实验中只用了两种卷积核大小：1x1和3x3。...优点 既然说到了VGG清一色用小卷积核，结合作者和自己的观点，这里整理出小卷积核比用大卷积核的三点优势： 更多的激活函数、更丰富的特征，更强的辨别能力。
上一篇文章我们介绍了下VGG这一个经典的深度学习模型,今天便让我们通过使用VGG开源的VGG16模型去复现一下该论文.....其中,VGG16.py是我们的主要文件,在这个文件中我们复现了VGG16的网络架构,untils.py为我们输入图片预处理的程序,Nclasses.py则是我们给定的每个图像的标签,以及对应的索引值,...二:详述代码 1:VGG16.py 代码如下: 这一部分我们是导入了常用的一些模块,这些模块不必多说,主要是VGG_MEAN这句话需要解释下, 在https://gist.github.com/ksimonyan...这个类当中,当前部分的操作,我们引入VGG16.npy这个二进制文件,并且遍历data_dict中的每个键,并且打印输入....这一部分代码是实现前向传播的关键代码,这一部分代码实现了VGG16的所有结构,还记得我们刚开始所说的VGG_MEAN中要将图像处理为BGR,现在我们GBR当中的每个元素相减VGG_MEAN当中的元素,这样图片就由
上一篇文章我们介绍了下VGG这一个经典的深度学习模型,今天便让我们通过使用VGG开源的VGG16模型去复现一下该论文. 话不多说,直接上代码: 一、了解结构 ?...上述文件便是我们复现VGG时候的所有文件,其中cat和pic是我们的测试图像,在这一次的代码里,因为考虑到不同人的不同设备之间的训练速度有所差异,我们一次只读取一张图片进行识别.其中,VGG16.py是我们的主要文件...二、详述代码 1、VGG16.py 代码如下: ? 这一部分我们是导入了常用的一些模块,这些模块不必多说,主要是VGG_MEAN这句话需要解释下, ?...在这里我们后续的代码都将写入到VGG16这个类当中,当前部分的操作,我们引入VGG16.npy这个二进制文件,并且遍历data_dict中的每个键,并且打印输入。 ?...这一部分代码是实现前向传播的关键代码,这一部分代码实现了VGG16的所有结构,还记得我们刚开始所说的VGG_MEAN中要将图像处理为BGR,现在我们GBR当中的每个元素相减VGG_MEAN当中的元素,这样图片就由
VGG 在论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》中提出，通过缩小卷积核大小来构建更深的网络。...图中D和E分别为VGG-16和VGG-19，是文中两个效果最好的网络结构，VGG网络结构可以看做是AlexNet的加深版，VGG在图像检测中效果很好（如：Faster-RCNN），这种传统结构相对较好的保存了图片的局部位置信息...VGG代码实践 VGG-16/VGG-19 使用CIFAR-100数据集，ps复杂网络在这种数据集上表现不好。...from keras.callbacks import ModelCheckpoint from keras import backend as K import tensorflow as tf tf.python.control_flow_ops..._16(s) #build_VGG_19(s) model.summary() plot(model, to_file="VGG.jpg", show_shapes=True
上一篇文章我们介绍了cifar10数据集 初识Cifar10 vgg是由牛津大学cv组和谷歌deepmind一起研究出来的深度卷积神经网络，我们通常说的vgg模型是指vgg-16（13层卷积层+3层全连接层...VGG使用多个较小卷积核（3x3）的卷积层代替一个卷积核较大的卷积层，一方面可以减少参数，另一方面相当于进行了更多的非线性映射，可以增加网络的拟合/表达能力。...VGG通过降低卷积核的大小（3x3），增加卷积子层数来达到同样的性能。 小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。 通道数多。...VGG网络第一层的通道数为64，后面每层都进行了翻倍，最多到512个通道，通道数的增加，使得更多的信息可以被提取出来。 层数更深、特征图更宽。...vgg16的网络结构图;
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI CNN经典模型VGG自2014年诞生以来，由于相比于各种多分支架构（如ResNet） 性能不佳，已渐“没落”…… 但来自清华大学和旷视科技等机构的研究人员...研究人员介绍道，因为简单的VGG式模型（单路架构、仅使用3x3卷积和ReLU激活函数）有五大现实优势： 1、3x3卷积非常快。
很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数，比如说：风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢？Vgg文件的参数到底有何意义呢？...本文将以Vgg19为例子，详细说明Tensorflow如何加载Vgg预训练模型。...as np import scipy.io data_path = 'model/vgg19.mat' # data_path指下载下来的Vgg19预训练模型的文件地址 # 读取Vgg19文件...测试Vgg19模型 在给出Vgg19的构造模型后，我们下一步就是如何用它，我们的思路如下： 加载本地图片 定义Vgg19模型，传入本地图片 得到返回每一层的特征图 image_path = "data/...的输入接口 image_expand_dim = tf.expand_dims(image_decoded, 0) # 定义Vgg19模型 vgg19 = VGG19(data_path) net =
什么是VGG VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的。...VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。...VGG网络结构 ?...VGG缺点: 1.VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用（140M）。 其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。VGG可是有3个全连接层！...参考 VGG16和VGG19介绍 VGG卷积神经网络模型解析
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