VGG 与 GoogLeNet

最新推荐文章于 2025-05-15 16:52:06 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/milk_and_bread/article/details/108172282
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。

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2D网络模型框架总结2：VGG网络与GoogLeNet
weixin_42974513的博客
12-15 1028
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...
googlenet 和 VGG 比较
张洁的笔记
05-20 7963
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...
面试官必问：一文读懂VGG、GoogleNet、ResNet到底是什么？
最新发布
Java_rich的博客
05-15 881
VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学视觉几何组提出的深度卷积神经网络，它在 2014 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了优异的成绩。VGG 的主要贡献在于证明了增加网络的深度可以显著提高模型的性能，其网络结构简单且规整，具有很强的可扩展性。GoogleNet（也称为 Inception 网络）是由 Google 团队在 2014 年提出的深度卷积神经网络，它在 ImageNet 挑战赛中夺冠。
VGGNet 与 GoogLeNet
jq_98的博客
02-10 3412
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
二、CNNs网络架构-卷积分离网络架构（VGGNet、GoogLeNet、GoogleNet v2、GoogleNet v3、GoogleNet v4、Inception-ResNet）
damadashen的博客
05-25 1646
本文介绍了VGG、GoogLeNet、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet
AlexNet、VGG、GoogleNet学习笔记
qq_36936443的博客
04-08 2013
1. 深度学习奠基作：AlexNet AlexNet 赢得了2012年ILSVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛，top1 error：36.7%， top5 error:15.4% 当时排名第二的传统机器学习方法SIFT+FVS，top 5 error: 26.2%，且传统机器学习已难以继续提升。 深度学习发展十年后的的今天，imagenet数据集上的SOTA方法：top1准确率：90.940%，top5准确率..
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...
经典卷积神经网络模型—AlexNet，VGG，GoogLeNet
01-20
AlexNet 特征 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，...
现代神经网络总结(AlexNet VGG GoogleNet ResNet的区别与改进)
XXxia1XX的博客
04-28 1293
1.VGG，NIN，GoogleNet的块结构图对比(注意:无AlexNet)->神经网络越深,越复杂总能改进精度吗?在上面三层神经网络之后得到的疑惑。这些块带来的区别与细节。
用于pytorch的图像分类，包含多种模型方法，比如AlexNet，VGG，GoogleNet，Re
10-01
在该项目中，包含了诸如AlexNet、VGG和GoogleNet等经典而强大的图像识别模型。 AlexNet是深度学习领域的先驱之一，它在2012年的ImageNet挑战赛中大放异彩，赢得了冠军。该模型使用了深度卷积神经网络技术，通过多层...
Le-Net、AlexNet、VggNet、googlenet、Resnet的发展与区别
pingguolou的博客
08-18 2062
Le-Net、AlexNet、VggNet、googlenet、Resnet的发展与区别
ILSVRC14双雄，VGG和GoogLeNet（Inception v1）论文阅读及理解
qq_29679623的博客
09-29 704
CNN的优化，大概分为两类，一类是在深度上做文章，一类是在宽度方面设计改进。早期的CNN优化，基本都是对深度的向下挖掘，增加深度确实可以非常有效的增加模型的效果，但同时也会带来一些非常明显的问题，如梯度消失、参数爆炸等等 ...
VGG和GoogLeNet inception
leadai的博客
01-30 1964
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]
GoogleNet和VGGNet复现笔记
weixin_53356651的博客
12-27 201
GoogleNet和VGGNet
经典卷积神经网络详解（AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CSPNet、Darknet、EfficientNet、SqueezeNet..）
热门推荐
zyw2002的博客
03-04 2万+
经典卷积神经网络详解（AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CSPNet、Darknet、EfficientNet、SqueezeNet,MobileNet,GhostNet等）
《计算机视觉与深度学习》-经典网络AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet-学习笔记
every place is the center of the universe
08-17 810
计算机视觉与深度学习 北京邮电大学 鲁鹏 学习笔记
动手深度学习笔记（三十九）7.3. 网络中的网络（NiN）
juluwangriyue的博客
04-30 594
动手深度学习笔记（三十九）7.3. 网络中的网络（NiN）7.3. 网络中的网络（NiN）7.3.1. NiN块7.3.2. NiN模型7.3.3. 训练模型7.3.4. 小结7.3.5. 练习 7.3. 网络中的网络（NiN） LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。 或者，可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而，如果使用了全
典型卷积神经网络算法（AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）
liuyingshudian的博客
08-12 4730
典型卷积神经网络
卷积神经网络AlexNet-VGG-GoogLeNet详解
步步心愿的博客
02-24 926
文章目录深度卷积神经网络（AlexNet）AlexNet载入数据集训练使用重复元素的网络（VGG）VGG11的简单实现⽹络中的⽹络（NiN）GoogLeNetGoogLeNet模型 深度卷积神经网络（AlexNet） LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数...
vgg和googlenet的区别
07-17
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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