经典卷积神经网络——VGGNet

最新推荐文章于 2025-10-25 16:55:40 发布
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VGGNet
qq_33287871的博客
06-19 552
论文名称：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 开源代码：添加链接描述 VGGNet是2014年ImageNet竞赛的亚军，当年的冠军是GoogleNet，VGGNet主要是从深度方面对卷积神经网络做改进，在它的文章中探讨了很多改进思路的对比，对作者测试过程中的结果也做了总结，而不是只给出一个最终的结果，这是一个比较值得学习的地方。 1.网络整体思路 我们先通过一张表看一下VGGNet网络的整体结构 从表中可.
经典卷积网络--VGGNet
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
05-15 2939
经典卷积网络--VGGNet1、VGGNet网络模型2、VGGNet网络模型搭建（使用Tensorflow）3、完整代码实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：小卷积核减少参数的同时，提高识别准确率；网络结构规整，适合并行加速。 1、VGGNet网络模型   在 AlexNet 之后，另一个性能提升较大的网络是诞生于 2014 年的 VGGNet，其 ImageNet Top5 错误率减小到了 7.3 %。   VGGNet 网络的最大改进是在网络的深度上，由 AlexNet 的 8 层增加到了 1
经典卷积神经网络-VGGNet
houjingchuan的博客
01-01 2774
VGG是Oxford的isualeometryroup的组提出的。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是。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。本文使用Pytorch复现了VGG-16并在CIFAR10数据集上进行训练和预测。
深入浅出 VGGNet：经典卷积神经网络解析
最新发布
qq_63786218的博客
10-25 6万+
VGGNet是由牛津大学提出的经典卷积神经网络架构，在2014年ImageNet竞赛中表现优异。其核心创新在于使用连续的小卷积核（3x3）和池化层堆叠替代大卷积核，有效降低计算复杂度。本文详细介绍了VGGNet的网络结构（如VGG-16包含16层卷积和全连接层），并提供了可运行的Python实现代码。代码采用VGG-11简化结构，通过定义卷积块、网络结构和训练评估函数，展示了如何在GPU上训练模型。实验结果表明该方法在图像分类任务中具有良好性能，为理解深度学习经典架构提供了实践参考。
深度学习之卷积神经网络 VGGNet
fenglepeng的博客
06-08 1849
2014年，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出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）和定位项目的第一名。 VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，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，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好
经典卷积神经网络之VggNet
weixin_45586836的博客
06-30 475
        当卷积神经网络被提出来之后，我们一直想要探讨的问题就是卷积神经网络的深度，深度越深代表模型越复杂，但是其训练难度也会加大，那么卷积神经网络到底可以有多深，是不是越深越好。为此在2014年，由牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司，提出了VggNet网络结构，这是一种结构层次比较深的卷积神经网络架构。 网络架构：         
精选资源
经典卷积神经网络模型-合集(AlexNet，VGG16Net，GoogLeNet，ResNet18).zip
01-29
这是一个合集——经典卷积神经网络模型，包含AlexNet，VGG16Net，GoogLeNet，ResNet18等四个主要的经典卷积神经网络的code，也包含注释。所有模型均已调试通过，且已经记录博客。跑的时候，建议使用GPU来跑，否则...
经典卷积神经网络---VGG16详解
热门推荐
笼中鸟
04-21 6万+
一.VGG概述 VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能。VGG很好的继承了Alexnet的衣钵同时拥有着鲜明的特点。即网络层次较深。 VGGNet结构 VGGNet模型有A-E五种结构网络，深度分别为11,11,13,16,19。其中较为典型的网络结构主要有
卷积神经网络3——VGG（使用块的网络）（ImageNet-2014 NO.2）
weixin_52963585的博客
05-21 1394
虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。于是出现了使用块的思想，通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的架构。 VGGNet网络结构简洁，迁移到其他图片数据上的泛化性能非常好。VGGNet现在依然经常被用来提取图像特征，该网络训练后的模型参数在其官网上开源了，可以用来在图像分类任务上进行在训练，即：提供了非常好的初始化权重，使用较为广泛。 一个VGG块与经典卷积神经网络的基本组成部分类似，由一系列卷积层组
经典卷积神经网络——AlexNet
Soar_Sir的博客
07-03 1041
概述： 当我们站在2012年的时间节点上，AlexNet网络模型的出现，可以说是CNN的里程碑。由于它将ImageNet LSVRC-2010图片识别测试的错误率从之前最好记录top-1 and top-5 测试集 错误率 47.1% and 28.2% 一下子降低到了 37.5% and 17.0%，虽然它不是CNN的开创者，但它首次使用了很多现代深度卷积神经网络（Deep Convolutio...
卷积神经网络-VGGNet
Tc、zyh的博客
10-16 1503
文章目录一、前言二、VGG的特点参数减少VGG网络结构 一、前言 2014年，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出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的).论文下载 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition。论文主要针对卷积神经网络的深度对大规
卷积神经网络之-VGGNet
Leong Blog
01-05 691
更多内容请关注『机器视觉 CV』公众号 原文地址 VGGNet 是由牛津大学视觉几何小组（Visual Geometry Group, VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC分类任务的亚军（冠军由GoogLeNet以6.65%的错误率夺得）和25.32%的错误率夺得定位任务（Localization）的第一名（GoogLeNet错误率为26.44%...
CNN-3: VGGNet 卷积神经网络模型
weixin_30807677的博客
06-30 499
1、VGGNet 模型简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩，将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部分。目前使用比较多的网络结构主要有ResNet（15...
卷积神经网络架构VGGNet
05-21
### VGGNet 卷积神经网络架构详解 #### 一、背景与意义 VGGNet 是由 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman 在 ILSVRC 2014 中提出的卷积神经网络模型，该模型的主要贡献在于证明了网络深度是提升算法性能的关键因素...
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