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...上做出的改动做详解的分析。...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...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。
本篇博文将介绍一下在ImageNet 2014 年斩获目标定位竞赛的第一名，图像分类竞赛的第二名的网络结构---VGG。...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 ?...而AlexNet 有 5 层卷积层，从上面的网络结构图我们可以看出来，VGG 就是针对这 5 层卷积层进行改造，共进行了 6 种配置。 下面是这六种配置的效果展示图： ?...而且VGG-16网络结构十分简单，并且很适合迁移学习，因此至今VGG-16仍在广泛使用，下面我们主要来讨论一下VGG16的网络结构： ?...VGG16的网络结构 从上图可以看到网络的第一个卷积层的通道数为，然后每一层Max Pooling之后卷积层的通道数都成倍的增加，最后界三个全连接层完成分类任务。
卷积层的卷积核都为5*5，stride=1，池化层都为Max pooling，激活函数为Sigmoid，具体网络结构如下图： ? 下面我们详细解读一下网络结构，先约定一些称呼。...网络结构如下图： ? 1.Input 输入图像为224*224*3。...03VGG VGGNet【3】主要的贡献是利用带有很小卷积核（3*3）的网络结构对逐渐加深的网络进行评估，结果表明通过加深网络深度至16-19层可以极大地改进前人的网络结构。...VGGNet的网络结构如下图： ? 类型从A到E。此处重点讲解VGG16。也就是图中的类型D。如图中所示，共有13个卷积层，3个全连接层。...VGG基本是AlexNet的加强版，深度上是其2倍，参数量大小也是两倍多。 这三个网络结构本质上都是（卷积+池化）堆叠的网络结构，是深度学习复兴以来的第一个有重大工程意义的网络设计系列。
然后，当训练更深网络结构时，用网络A的权重初始化前四个卷积层和后三个全连接层（中间层随机） 为了得到固定的224x224的RGB输入图片，随机地从经过尺寸缩放的训练集图片中进行裁剪（每张图的每次SGD迭代时裁剪一次
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 ?
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。
基于libonnx环境简要分析一下mnist网络算子结构，关于环境搭建可以参考前面两篇文章： xboot大神的libonnx环境搭建 使用netron实现对onnx模型结构可视化 ---- 本文主要目的是搞清楚...以下模型是和上图同一个模型文件，转换为芯原格式的JSON模型文件后，通过NETRON分析得到的网络模型结构，可以看到，最后一层是全连接。
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。
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
这篇文章对所有网络进行了一次更为深入的分析和比较，详情请阅读我们发表的文章： https://arxiv.org/abs/1605.07678 这是文章中的一张具有代表性的图表，如下所示： 在多种受欢迎的神经网络结构中...VGG 由牛津大学提出来的 VGG 网络是首款在每层卷积网络中使用比 3*3 还要小的过滤器的网络，而且还把它们组合成了一系列的卷积。...在 Inception 和 ResNet 这样较新的网络结构中也会应用到这些想法。 VGG 网络利用多重 3*3 卷积层来呈现复杂的特性。...这款网络结构被命名为 ENet，它是由 Adam Paszke 设计的。我们已经利用该网络对图片添加标签并对情景进行分析。...这与源于其他领域的神经网络结构相似，而且学习其它任务的结构进化也是很有趣的。
问题 VGG卷积网络相对于LeNet5卷积网络来说卷积核尺寸：LeNet卷积核大小均为5*5，而VGG是只用了3*3的卷积核，步长为1。...下采样：LeNet中是2*2的均值池化，再乘以一个可学习的参数， VGG为2*2，步长为2。...VGG都使用了padding（1或2）。激活函数：LeNet使用Sigmoid，VGG也是使用ReLU。 方法 分别使用VGG和LeNet5训练网络后对mnist数据集进行分类，观察不同点。...LeNet5 VGG 结语 两个网络的都是采用了五个周期，但是准确率的差别有一点大，对于LeNet5卷积神经网络来说，训练五个周期正确率只有20%，但是对与vgg卷积神经网络来说...28*28*1，但是vgg训练五个周期的时间远远大于LeNet5，还存在内存不够用的情况。
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' tf.random.set_seed(2345) 其中os.environ部分是为了减少Tensorflow打印的信息 构建网络结构
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。
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
VGG论文 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 论文指出其主要贡献在于：利用3*3小卷积核的网络结构对逐渐加深的网络进行全面的评估...，结果表明加深网络深度到16至19层可极大超越前人的网络结构。...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.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(...3.2 结果分析 选用这张小船的图片（/pic/8.jpg）进行测试，程序先加载训练模型参数文件（vgg16.npy），里面以字典形式保存网路参数（权重偏置等），可以打印显示键值名称，之后进行网络的前向传播
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...关于正则的理解我觉得还需要进一步分析。 其实最重要的还是多个小卷积堆叠在分类精度上比单个大卷积要好。 小池化核 这里的“小”是相对于AlexNet的3x3的池化核来说的。...不过在说池化前，先说一下CS231n的博客里的描述网络结构的layer pattern，一般常见的网络都可以表示为：INPUT -> [[CONV -> RELU]*N -> POOL?]...近年来，GoogLeNet在其网络结构中引入了Inception模块，ResNet中引入了Residual Block，这些模块都有自己复杂的操作。
Sawtooth 的一个节点可能由如下几个部件组成：Validator、Transaction Proc essor、REST API、以及 Client。Va...
网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题： 为什么CNN模型战胜了传统的计算机视觉方法？...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。...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。...网络结构倾向采用较少的卷积核，如1x1和3x3卷积核，这说明CNN设计要考虑计算效率了。
表1是DenseNet网络结构 表2是在CIFAR和SVHN上的对比实验。k越大网络参数越大，效果越好。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
