VGG19 基本网络结构图

最新推荐文章于 2025-06-18 21:01:03 发布
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#VGG19  #网络结构 #深度学习

本文详细介绍了VGG19的基本网络结构，并展示了如何使用Keras中的plot_model功能来绘制该网络的结构图。VGG19是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别等领域。

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VGG19 基本网络结构图

VGG19论文可参考网上论文，Keras中使用plot_model可参考网上内容。

keras 中利用plot_model可绘制网络的结构图，Vgg19的网络结构图如下(输出根据自己的应用进行了一些修改)：

在这里插入图片描述vgg19_model

keras—VGG19（一）
小麦粒的Python
08-09 8684
总共有很多参数,我们只关心我们需要关注的,W和B在哪里就行了，注意这里还有一个mean(平均值),因为VGG使用了图像预处理方式是 input - mean,当然这种处理方式在现在看来不怎么好,但是现在我们用人家的模型,需要遵照人家的意思. 从下面的图看到存储的43个参数 注意里面的Relu是没有数据的,因为Relu就是一个函数 注意Pool的参数是固定的,因为大小为:[1,2,2,1],步长[1,2,2,1],这里可以自己写,也可以读取参数
基于VGG19的图像风格迁移.zip
06-27
VGG19是Visual Geometry Group在2014年提出的一个深度卷积神经网络（CNN）模型。该模型以其深而窄的结构著名，包含16个卷积层和3个全连接层，总计19层，因此得名VGG19。这个模型在ImageNet图像分类比赛中取得了优异...
tensorflow（八）tensorflow加载VGG19模型数据并可视化每一层的输出
Missaya的博客
05-09 1万+
一、简介 VGG网络在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名。VGG网络非常深，通常有16－19层，如果自己训练网络模型的话很浪费时间和计算资源。因此这里采用一种方法获取VGG19模型的模型数据，从而能够更快速的应用到自己的任务中来， 本文在加载模型数据的同时，还可视化图片在网络传播过程中，每一层的输出特征...
VGG-19（Visual Geometry Group）模型
最新发布
不断积累不断学习
06-18 1077
VGG-19 是由牛津大学视觉几何组和 Google DeepMind 的研究人员在 2014 年提出的一个非常经典的。
VGG19结构图
susansmile1014的博客
08-16 4万+
自己整理的VGG19层结构图
VGG11、VGG13、VGG16、VGG19网络结构图
weixin_43917574的博客
02-08 1万+
VGG11、VGG13、VGG16、VGG19网络结构图
VGG-19、VGG-16网络结构
weili_的博客
04-01 6272
VGG-19 网络结构如下：        0 is conv1_1 (3, 3, 3, 64)         1 is relu activation function          2 is conv1_2 (3, 3, 64, 64)         3 is relu             4 is maxpool         5 is conv2_1 (3, ...
VGG16和VGG19网络结构图
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刀刀鱼
11-07 4万+
VGG16 VGG19
基于 VGG19 的图像风格迁移研究
07-25
VGG-19是一种深度卷积神经网络模型，由Visual Geometry Group在2014年提出。它由19个卷积层组成，是当时深度学习领域的一个里程碑。VGG-19以其深而薄的网络架构闻名，通过连续的3x3卷积层堆叠，逐渐提高特征抽象程度...
基于CIFAR10数据集的vgg19神经网络的Pytorch实现.zip
10-03
此外，由于Pytorch的动态计算图特性，实现VGG19网络会涉及到定义网络模块、数据加载和预处理、模型训练、模型评估和测试等步骤。在数据加载和预处理方面，需要将CIFAR10数据集加载到内存中，并对数据进行标准化处理...
人工智能-项目实践-迁移学习-使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移
04-03
VGG19是Visual Geometry Group在2014年提出的一个深度卷积神经网络（CNN）模型，由19层的卷积层组成，因此得名VGG19。这个模型在ImageNet分类挑战中表现出色，其深度结构使得它能捕获更多的图像特征。在图像风格迁移...
VGG19预训练模型（不包括全连接层）
01-17
VGG19预训练模型（不包括全连接层），是一个字典结构，请使用numpy读取。
VGG19网络参数——mat格式文件
11-02
该文件为VGG19网络参数，文件名称为vgg.mat，本人在做风格转移时使用VGG19网络进行特征图的提取，详细内容请见：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40298054/article/details/109433146
基于tensorflow深度学习VGG-19图像风格迁移+自动去噪（MNIST数据集）机器学习+人工智能+神经网络
05-25
项目用到的网络模型为预训练好的VGG-19，使用过程中抛弃最后三个全连接层，取出前面各层的参数，构建网络结构。损失函数，由内容损失、风格损失构成。内容损失采用 L2范数损失，风格损失用 Gram 矩阵计算各通道的...
VGG19卷积网络结构
weixin_42602368的博客
12-19 2668
VGG19 是一种卷积神经网络，它由 19 层卷积层和 3 层全连接层组成。 在 VGG19 中，前 5 层卷积层使用的卷积核大小均为 3x3，并且使用了 2x2 的最大池化层。这 5 层卷积层是有序的，分别称为 conv1_1、conv1_2、conv2_1、conv2_2 和 conv3_1。 之后的 4 层卷积层使用的卷积核大小仍然为 3x3，但是不再使用最大池化层。这 4 层卷积层也是有序...
神经网络—VGG19（pytorch）
2403_86447519的博客
08-29 2619
VGG19网络的介绍
VGG网络与Alex
ru8dgj0001的博客
10-30 1257
  VGG网络 Oxford的Visual Geometry Group的组提出了VGG网络。该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。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，没有本质上的区别，只是单纯的网络深度不一样。 VGG网络的原理 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...
卷积神经网络之VGG
weixin_30242907的博客
01-30 792
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 Recogni...
vgg19网络结构图
01-06
VGG19 属于卷积神经网络 (CNN)，其设计特点在于采用了非常深的网络结构以及统一的小尺寸滤波器。具体来说，该模型由一系列简单的 3×3 卷积核组成，并通过堆叠多个这样的层来构建深层网络[^2]。 #### 架构细节 - *...
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