应用于大规模图像识别的深层卷积神经网络:VGG论文阅读笔记

最新推荐文章于 2024-08-05 20:10:37 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PecoHe/article/details/105015026
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学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
论文笔记：主干网络——VGG
liuzeyao_Newton的博客
04-19 2133
Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition 大规模图像识别的深度卷积神经网络
PytorchVGGNet:Karen Simonyan，Andrew Zisserman的论文“用于大规模图像识别的超深度卷积网络”中描述的每个模型的Pytorch实现
03-10
派托奇VGGNet Karen Simonyan，Andrew Zisserman的论文“用于大规模图像识别的超深度卷积网络”中描述的每个模型的Pytorch实现
用于大规模图像识别的深度卷积网络
weixin_38241876的博客
12-13 2065
摘要        本文研究了大规模图像识别中卷积网络深度对其精度的影响。我们的主要贡献是使用一种非常小(3×3)卷积滤波器的结构对增加深度的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推进到16-19层，可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们的ImageNet 2014年挑战报告的基础，我们的团队分别在本地化和分类轨道上获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表示很好地推广到了其他数据集，...
图像分类经典卷积神经网络—VGGNet论文翻译（纯中文版）—用于大规模图像识别的深度卷积网络（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Ima）
bigcindy的博客
08-04 2553
图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[VGGNet中英文对照版] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[*]& Andrew Zisserman[†] Visual Geometry Group, Department of En.
用于大规模图像识别的极深层卷积网络
qq_44703968的博客
11-19 462
在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别环境中的准确性的影响。我们的主要贡献是使用一个具有非常小的（3×3）卷积滤波器的架构对深度增加的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推到16-19个权重层可以实现对先有技术配置的显著改善。这些发现是我们提交ImageNet挑战赛2014的基础，我们的团队分别在定位和分类赛道上获得了第一和第二名。我们还表明，我们的表征在其他数据集上有很好的通用性，它们在那里取得了最先进的结果。
吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（十）之深层卷积神经网络
加油
09-22 485
深度卷积网络 一、总述 计算机视觉研究中的大量研究集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。 而找到感觉的方法之一就是多看一些案列，通过研究别人的来构建自己的。 已有的一些例如识别猫、识别人脸等比较好的框架，在我们需要用到其中的某部分时我们可以借鉴来解决自己的问题。 下面主要是一些计算机视觉的经典网络，包括：LeNet-5、AlexNet、VGGNet等。 然后还有残差网络（Res...
深度学习：卷积神经网络从入门到精通
热门推荐
GitChat
03-28 2万+
内容简介 全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会 AlphaGo 战胜人类世界冠军的奥秘。 作者简介 李玉鑑（鉴） 北京工业大学教授，博士生导师。华中理工大学（现名为华中科技大学）本科毕...
深度学习笔记（神经网络+VGG+ResNet）
最新发布
Young_Zn_Cu
08-05 997
激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，全称为修正线性单元。它的主要作用是将输入值限制在一个非负的范围内。具体而言，当输入值小于0时，输出值为0；当输入值大于等于0时，输出值等于输入值本身。原理：SGD使用每个样本的梯度来更新模型参数，适用于大规模数据集。优点：简单易用，内存占用小。
Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets)
moonlightpeng的博客
11-02 1585
原文链接CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutio.
用于大规模图像识别的深度卷积网络之VGG16、VGG19
weixin_42610407的博客
02-16 5515
2015 VGG16-PDF 参考： 1.深度学习、图像分类入门、从VGG16卷积神经网络开始 2.详解VGG16以及启发
必读论文 | 卷积神经网络百篇经典论文推荐
Arnetminer的博客
05-08 3877
作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。 卷积神经网络的前世今生 卷积神经网络的发展，最早可以追溯到1962年，Hubel和Wiesel对猫大脑中的视觉系统的研究。1998年，著名计算机科学家Yann LeCun在论文Gradient-Based Learning Ap...
网络信息传播中图像识别技术的意义
qq_42266216的博客
11-29 5103
网络在人们日常生活中的地位越来越重要，而网络信息中有很大一部分为图像信息，人们可以通过图像识别技术解决多种社会问题。 根据定义，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。 据调查结果显示，中国现有网民超过八亿，这个数据中包括1.6亿的低于16岁的青少年。少年为国家之...
基于卷积神经网络的物体识别研究与实现（论文笔记）
leceall的博客
02-27 1万+
2018-02-27 lecea paper大讲堂 作者：杨眷玉 电子科大 专业硕士 2013 Research and Implementation of Object Detection Based On Convolutional Neural Networks 摘要 物体识别是计算机视觉中的一个研究方向，也是当前比较热门的研究领域。在人们的需求不断增长的今天，物体识别在安全、科技...
基于更深卷积网络的大规模图像识别——阅读笔记
个人积累
09-26 761
这篇文章是根据之前有一篇翻译的文献而来，翻译见前面的博客： https://blog.youkuaiyun.com/D_____S/article/details/82825322 第一次读外文文献，理解起来非常困难，参考了网上的不少资料。 之后会学习如何复现此网络，复现过程将在接下来的博客上更新。   一、VGG的意义 这篇论文之所以简称为 “VGG” 是因为出自牛津大学 Oxford Visua...
图像分类经典卷积神经网络—ResNet论文翻译（纯中文版）—Deep Residual Learning for Image Recognition（深度残差学习的图像识别）
bigcindy的博客
08-04 3617
图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[ResNet中英文对照版] Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差学习的图像识别 Kaiming He（何恺明） Xiangyu Zhang（张翔宇） Shaoqing Ren（任少卿） Jian Sun（孙剑） Microsoft Research（微软研究院） ｛
VGG-大规模图像识别的深度卷积网络 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
Taylor Guo
05-04 6624
VGG-大规模图像识别的深度卷积网络 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 本文讨论大规模图像识别中，卷积神经网络的深度对识别精度的影响。我们的主要贡献就是对增加卷积神经网络的深度进行了彻底的评估，网络架构使用了一个非常小的3×3卷积滤波器，在先前配置的网络基础上，将网络深度增加到16-19个权重层
【论文翻译】VGG网络论文中英对照翻译--（very deep convolutional networks for large-scale image  recognition）
小C的博客
09-24 6531
【开始时间】2018.09.23 【完成时间】2018.09.24 【论文翻译】VGG网络论文中英对照翻译--（very deep convolutional networks for large-scale image  recognition） 【中文译名】 用于大规模图像识别的甚深卷积网络 【论文链接】https://arxiv.org/abs/1409.1556 目录  本文概...
深度学习卷积神经网络：VGG与Resnet在图像特征提取中的应用
阅读这篇关于深度学习卷积神经网络在图像特征提取中的论文，读者可以深入了解特征选择的重要性，学习如何利用VGG和ResNet这样的网络提取出最具有区分能力的图像特征，以及如何通过特征向量实现高效准确的图像识别。
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