VGG 与 GoogLeNet

最新推荐文章于 2025-10-20 15:40:41 发布
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本文深入探讨了深度学习领域的经典网络结构，包括VGG、GoogLeNet及其变种GoogleNet-Inceptionv1，分析了GoogLeNet家族的发展历程，并讨论了深度网络可能面临的退化问题。
动手深度学习笔记（三十九）7.3. 网络中的网络（NiN）
juluwangriyue的博客
04-30 637
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Le-Net、AlexNet、VggNet、googlenet、Resnet的发展与区别
pingguolou的博客
08-18 2117
Le-Net、AlexNet、VggNet、googlenet、Resnet的发展与区别
2D网络模型框架总结2：VGG网络与GoogLeNet
weixin_42974513的博客
12-15 1081
VGG网络 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。但在多个迁移学习中VGG优于GooLeNet,VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积...
经典卷积神经网络详解（AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CSPNet、Darknet、EfficientNet、SqueezeNet..）
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googlenet 和 VGG 比较
张洁的笔记
05-20 8008
googlenet 是2014年imagenet的冠军，同年还有VGG。因此在说googlenet之前，先回顾下VGG。 之前介绍过faster RCNN， faster RCNN底层的模型官方支持了VGG和ZF，同样在K80下，ZF大概是8fps的速度，而VGG大概是3fps，这无疑就说明了VGG有些重。再给个直观的感受，通常我们VGG的faster RCNN模型大概是400M左右，而goog...
VGGNet 与 GoogLeNet
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02-10 3490
VGGNet VGGNet 是由牛津大学著名研究组（Visual Geometry Group）提出 网络亮点：通过堆叠多个3*3的卷积核来代替大尺度卷积核（减少所需参数） 论文中提到，可以通过堆叠两个3x3的卷积核代替5x5的卷积核，堆叠三个3x3的卷积核代替7x7的卷积核，因为都拥有相同的感受野 经典的VGG16网络结构 VGG16经常作为一些网络的预训练模型或者目标检测网络的backbone,十分重要 一般采用D结构，也就是VGG16，为什么叫VGG16呢，因为这个网络中的卷积层+全连接层一共
12、有影响力的图像分类工具：VGG与GoogLeNet深度解析
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work3的博客
10-20 14
本文深入解析了图像分类领域的两个经典模型VGG和GoogLeNet，详细介绍了它们的架构特点、性能表现及在TensorFlow和Keras中的实现方法。重点分析了GoogLeNet的Inception模块、1×1卷积瓶颈、池化代替全连接以及中间损失等创新技术，并对比了两者在参数量、计算资源需求和应用场景上的差异。同时探讨了模型轻量化、多模态融合等未来发展趋势，帮助读者全面理解并合理选择适用于不同任务的图像分类模型。
有影响力的图像分类工具：VGG与GoogLeNet深入解析
### 有影响力的图像分类工具：VGG与GoogLeNet深入解析 #### 1. VGG-16网络的Keras实现 在Keras中，使用默认参数可以轻松实例化VGG - 16网络，并加载在ImageNet上完成一个完整训练周期后得到的持久化参数值。通过这...
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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...
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01-20
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sucaiwa的博客
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qq_36936443的博客
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leadai的博客
01-30 1978
正文共1673个字，6张图，预计阅读时间5分钟。01介绍googlenet和vggnet这两个模型是在AlexNet后人工神经网络方面研究的又一里程碑，也是许多论文和博客中用来和提出的新方法进行对比的baseline。理解这两个网络并且明白它们的优劣对走在机器学习之路上的小伙伴们来说是非常重要的。这两类模型结构有一个共同特点是Go deeper，但是在具体实现上却有很大差异。02VGGvgg[1]
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VGG和GoogLeNet（Inception）是两种不同的卷积神经网络模型，它们在网络结构和设计思路上有一些显著的区别： 1. 网络结构：VGG网络采用了较深的网络结构，由多个卷积层和池化层的堆叠组成，而GoogLeNet则采用了更加复杂的Inception模块，通过并行连接多个不同尺寸的卷积层和池化层来提取特征。 2. 卷积核大小：VGG网络使用了相对较小的卷积核尺寸（通常为3x3），而GoogLeNet中的Inception模块则使用了多尺度的卷积核，包括1x1、3x3和5x5等。 3. 参数数量：由于VGG网络较深，参数数量较多。而GoogLeNet通过使用Inception模块来减少参数数量，提高网络的计算效率。 4. 池化策略：VGG网络使用最大池化操作来减小特征图的尺寸，而GoogLeNet中的Inception模块则采用了多尺度的池化操作，包括最大池化和平均池化等。 5. 计算效率：由于采用了Inception模块和较小的卷积核，GoogLeNet相对于VGG网络具有更高的计算效率，可以在相同的准确率下减少参数数量和计算量。 总的来说，VGG和GoogLeNet是两种不同的卷积神经网络模型，它们在网络结构、卷积核大小、参数数量和计算效率等方面存在显著的区别。选择使用哪种模型，需要根据具体的应用场景和需求来决定。
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