经典深度神经网络vgg_深度卷积神经网络_深度神经网络实例 - 腾讯云开发者社区

VGG 在深度学习领域中非常有名，很多人 fine-tune 的时候都是下载 VGG 的预训练过的权重模型，然后在次基础上进行迁移学习。...VGG 最大的特点就是它在之前的网络模型上，通过比较彻底地采用 3x3 尺寸的卷积核来堆叠神经网络，从而加深整个神经网络的层级。...VGG 不是横空出世我们都知道，最早的卷积神经网络 LeNet，但 2012 年 Krizhevsk 在 ISRVC 上使用的 AlexNet 一战成名，极大鼓舞了世人对神经网络的研究，后续人们不断在...【深度学习】CNN 中 1x1 卷积核的作用 VGG 其它细节汇总大家一般会听说 VGG-16 和 VGG-19 这两个网络，其中 VGG-16 更受欢迎。...总结 VGG 在深度学习的历史上还是很有意义的，它在当时证明了神经网络更深表现会更好，虽然后来 ResNet 进一步革命了，不过那是后话，最重要的是 VGG 向世人证明了更小的卷积核尺寸的重要性。

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深度学习经典网络解析：5.VGG

1.背景介绍 VGGNet是在ImageNet Challenge 2014在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名的神经网络架构。...VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。...VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复堆叠3×3的小卷积核和2×2的最大池化层，VGGNet成功的搭建了16-19层的深度卷积神经网络。...个3x3卷积核来代替7x7卷积核，使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。...深度学习经典网络解析：4.DenseNet 深度学习经典网络解析：2.AlexNet 深度学习经典网络解析：1.LeNet-5

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深度卷积神经网络VGG 学习笔记

介绍 VGGNet是2014年 ImageNet Large-ScaleVisual Recognition Challenge（ILSVRC）竞赛的第二名实现的卷积神经网络，第一名是GoogLeNet...它的主要贡献是解决了网络结构设计的一个重要方面——深度。...第一，我们发现使用局部响应归一化的A-LRN在A的基础上性能并没有很大提升，所以在B-E的网络结构中不再使用；第二，我们发现top-1和top-5的错误率随着神经网络的深度增加而下降。...结论本文主要展示了深度对于分类网络的重要性。...虽然VGG比AlexNet有更多的参数，更深的层次，但是VGG只需要很少的迭代次数就开始收敛，原因如下：（a）深度和小的滤波器尺寸起到了隐式正则化的作用； (b)VGG采用了一些预处理，对结构A全部随机初始化

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深度学习——卷积神经网络的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

一、CNN卷积神经网络的经典网络综述下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络输入尺寸：32*...如同经典神经网络，F5层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。 6、F6层是一个全连接层有84个单元。每个单元与F5层的全部120个单元之间进行全连接。...如同经典神经网络，F6层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。...1000个类别四、ZFNet 五、VGG-16网络 VGGNet是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络...VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，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层深的卷积神经网络。

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【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果，2014年，在AlexNet出来的两年后，牛津大学提出了Vgg网络，并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第...Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的Visual Geometry Group的team，在ILSVRC 2014上的主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，如下图，...文章通过逐步增加网络深度来提高性能，虽然看起来有一点小暴力，没有特别多取巧的，但是确实有效，很多pretrained的方法就是使用VGG的model（主要是16和19），VGG相对其他的方法，参数空间很大...，所以train一个vgg模型通常要花费更长的时间，不过公开的pretrained model让我们很方便的使用，paper中的几种模型如下： image.png 图1 vgg网络结构图中D...和E分别为VGG-16和VGG-19，参数分别是138m和144m，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）

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卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning

关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。...如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。...Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年 Lenet 就从Lenet说起，可以看下...VGG VGG有很多个版本，也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多，计算量巨大（比前面几个都大很多）。具体的model结构可以参考[6]，这里给一个简图。...总结 OK，到这里把常见的最新的几个model都介绍完了，可以看到，目前cnn model的设计思路基本上朝着深度的网络以及更多的卷积计算方向发展。虽然有点暴力，但是效果上确实是提升了。

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【卷积神经网络结构专题】经典网络结构之VGG(附代码实现)

【导读】本文是卷积神经网络结构系列专题第三篇文章，前面我们先后介绍了LeNet和AlexNet。...VGG 最大的特点就是它在之前的网络模型上，通过比较彻底地采用 3x3 尺寸的卷积核来堆叠神经网络，从而加深整个神经网络的层级。...并且VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。 ? VGG网络结构 ?...最初应用 1x1 卷积核的神经网络是 Network In Network。...总结就是：1x1 卷积核的好处是不改变感受野的情况下，进行升维和降维，同时也加深了网络的深度。详细的介绍请见：【基础积累】1x1卷积到底有哪些用处？

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深度理论VGG-NET 网络

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...硬件要求单纯的训练这个深度网络可能需要GPU，在装有4个NVIDIA Titan Black GPUs的电脑上，训练一个网络需要2-3周。

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深度学习VGG模型核心拆解

如今深度学习发展火热，但很多优秀的文章都是基于经典文章，经典文章中的一句一词都值得推敲和分析。...此外，深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论，但不代表我们不能感性分析理解，下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析，在此过程中更多的是对这篇经典文章的感性分析...作者也是看到这两个没有谈到深度的工作，因而受到启发，不仅将上面的两种方法应用到自己的网络设计和训练测试阶段，同时想再试试深度对结果的影响。...深度增加，分类性能提高（A、B、C、D、E）。...不难提炼出如下结论：深度提升性能；最佳模型：VGG16，从头到尾只有3x3卷积与2x2池化。简洁优美；开源pretrained model。

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深度神经网络经典模型结构-shufflenet系列

转自：机器学习算法工程师前言卷积神经网络在计算机视觉任务中表现优异，但由于嵌入式设备内存空间小，能耗要求低，因此需要使用更加高效的模型。...与单纯的堆叠卷积层相比GoogLeNet增加了网络的宽度但降低了复杂度，SqueezeNet在保持精度的同时大大减少参数和计算量，ResNet利用高效的bottleneck结构实现惊人的效果，Xception中提出深度可分卷积概括了...Inception序列，MobileNet利用深度可分卷积构建的轻量级模型获得了不错的效果,Senet(取得了 ImageNet 2017 的冠军)引入了一个架构单元对 Channel 之间的信息进行显式建模...不同之处在于将之前残差单元分支中的3*3卷积改用为深度可分离卷积（DWConv）。...channel_shuffle(out,self.groups) #channle shuffle out=self.conv2(out) #深度可分卷积

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VGG卷积神经网络模型解析

一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19...VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数同时为了避免参数过多...上述结构中一些说明： conv表示卷积层 FC表示全连接层 conv3表示卷积层使用3x3 filters conv3-64表示深度64 maxpool表示最大池化上述VGG11 ～ VGG19参数总数列表如下...在VGG网络之前，卷积神经网络CNN很少有突破10层的，VGG在加深CNN网络深度方面首先做出了贡献，但是VGG也有自身的局限性，不能无限制的加深网络，在网络加深到一定层数之后就会出现训练效果褪化、梯度消逝或者梯度爆炸等问题...不足之处 VGG的缺点就是参数文件比较大，速度比较慢，但是它依然是学习深度学习、理解卷积神经网络最好的基础模型之一获取演示程序： https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial

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【深度学习】经典神经网络 ResNet 论文解读

这里会产生一个问题，那就是神经网络真的越深越好吗? 但至少有证据表明，情况不是这样的，如果神经网络越来越深，这个神经网络可能会出现退化(degradation) 的现象。...作者引入了 deep residual learning framework，也就是基于残差的深度学习框架，实际上是需要对常规的神经网络的改造。...这个常规的比较浅的网络是大名鼎鼎的 VGG-19。 ?...作者对 VGG-19 进行仿制与改造，得到了一个 34 层的 plain network，然后又在这个 34 层的 plain network 中插入快捷连接，最终形成了一个 34 层的 residual...3、ResNet 并非横空出世，它是基于浅层网络的探索性的结果，就如 VGG 是在 AlexNet 的基础上探索得到的。

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深度学习VGG模型核心拆解

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深度学习与TensorFlow:VGG论文复现

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...这一个部分我们是创建在前向传播中要调用的卷积核,偏置,池化层以及全连接层,大家观察代码会发现,这里的创建的结果其实和我们之前在学习卷积神经网络的时候类似,并且读起代码来也比较容易,这里需要说一下的是全连接层的建立...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

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深度学习与TensorFlow:VGG论文复现

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 ?...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。 ?...这一个部分我们是创建在前向传播中要调用的卷积核,偏置,池化层以及全连接层,大家观察代码会发现,这里的创建的结果其实和我们之前在学习卷积神经网络的时候类似,并且读起代码来也比较容易,这里需要说一下的是全连接层的建立...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

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深度学习之VGG19模型简介

该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。...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。...简单来说，在VGG中，使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核，使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果...含义： 1.conv表示卷积层 2.FC表示全连接层 3.conv3表示卷积层使用3x3 filters 4.conv3-64表示深度64 5.maxpool表示最大池化 VGG16包含了16...参考 VGG16和VGG19介绍 VGG卷积神经网络模型解析

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深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始

刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络：本文思路： ?...一、我认为学习卷积神经网络必须知道的几个概念： 1、卷积过程：我们经常说卷积神经网络卷积神经网络，到底什么才是卷积？网络层卷积过程到底怎么实现？...二、等待已久的VGG16： VGG16分为16层，我们主要讲前面的前几层（越详细越好吧，后面是一样的） ——首先教会大家一个看其他神经网络也是用的办法：官方数据表格： ?...卷积神经网络了....可能作者也试验了，不过效果可能就会出现深度网络出现的一系列问题，梯度消失。再深可能效果更差了。不过，这只是猜测，也可以试试看。效果好不好不能只靠说，看下表： ?

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深度学习、图像识别入门，从VGG16卷积神经网络开始

刚开始接触深度学习、卷积神经网络的时候非常懵逼，不知道从何入手，我觉得应该有一个进阶的过程，也就是说，理应有一些基本概念作为奠基石，让你有底气去完全理解一个庞大的卷积神经网络：本文思路：一、我认为学习卷积神经网络必须知道的几个概念...： 1、卷积过程：我们经常说卷积神经网络卷积神经网络，到底什么才是卷积？...512； Conv3_2 s=2 → 第三层卷积层里面的第二子层，滑动步长等于2（每次移动两个格子）好了，我们有了以上的知识可以考试剖析VGG16卷积神经网络了三、利用之前的基本概念来解释深层的...VGG16卷及网络；【1、从INPUT到Conv1：】首先两个黄色的是卷积层，是VGG16网络结构十六层当中的第一层（Conv1_1）和第二层（Conv1_2），他们合称为Conv1。...解决这些问题，你的VGG16就已经完全可以从头到尾说清楚了！！！

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深度学习与TensorFlow:VGG论文复现

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深度学习与TensorFlow: VGG论文笔记

马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用...TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正。...,而我们今天要聊到的VGG其实是基于LeNet和AlexNet来提出更深的卷积神经网络。...VGG模型主要关注的是网络的深度,因此文章固定了网络的其他参数,通过增加卷积层来增加网络的深度,事实证明这是可行的,不难发现,文中的每个层都是小的3*3的卷积核。...6、结论 VGG这篇论文评估了非常深的卷积网络在大规模图像分类上的性能。结果表明深度有利于分类准确率的提升。

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