卷积神经网络VGG16详解

最新推荐文章于 2025-07-15 14:42:20 发布
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分类专栏： 机器学习 卷积神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36231891/article/details/85932472
本文介绍了一种基于深度学习的图像分类方法，从RGB图像输入开始，经过卷积、池化和D神经网络处理，最终通过全连接层进行softmax分类。整个过程包括了3*3*3的卷积核应用、64卷积层、池化操作以及三个全连接层的设置。

1、输入为一个size*size*3的rgb图像

2、卷积核设置为3*3*3，通过第一层卷积，变成一个一维数组。

3、下一层为64的卷积层，然后进行池化

4、然后再根据图上的D神经网络进行操作。

5.最后将其转化为4096个神经元的全连接层共有三层，前两层为4096，最后一层为1000，最后再进行softmax成类别的数目

《深度学习》之 VGG卷积神经网络 原理 详解
DFCED的博客
03-20 7690
VGG卷积神经网络 一.背景 ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Caffe中使用的。 V...
tensorflow 量化8bit的vgg16网络且读取中间结果
kekeshu_k的博客
11-10 1732
环境配置 安装anaconda，利用anaconda激活虚拟环境 //在shell中输入如下命令来新建环境 conda create -n tensor_flow_25 python=3.8//这里指定python的版本为3.8 （>=3.6） //查看虚拟环境的列表 conda list //激活虚拟环境 conda activate tensor_flow_25 ...
VGG16卷积神经网络
buyulian的博客
02-01 1885
转载于： http://blog.youkuaiyun.com/errors_in_life/article/details/65950699
pytorch入门 - VGG16神经网络
最新发布
weixin_42361623的博客
07-15 55
VGG16是由牛津大学Visual Geometry Group(VGG)在2014年提出的深度卷积神经网络模型，它在当年的ImageNet图像分类竞赛中取得了优异成绩。VGG16的主要贡献在于展示了网络深度(层数)对模型性能的重要性，通过使用多个小尺寸(3×3)卷积核堆叠来代替大尺寸卷积核，在保持相同感受野的同时减少了参数数量，提高了模型的非线性表达能力。VGG16之所以著名，是因为它结构简洁规整，全部使用3×3小卷积核和2×2最大池化层，这种设计理念对后续的CNN架构设计产生了深远影响。
CNN系列学习之VGG16
Fan9_的博客
07-31 3763
前言： CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,Inception V3,DenseNet等。重点总结每个网络的设计思想（为了解决什么问题），改进点（是怎么解决这些问题的），并使用keras的两种定义模型的方式Sequential()和Functional式模型实现一遍（加深对模型理解的同时熟悉keras的使...
Vgg16 + Unet 介绍
Turbo_Come的博客
03-01 1万+
VGG-16： 这个数字16，就是指在这个网络中包含 16个卷积层和全连接层，随着网络的加深，图像的高度和宽度都在以一定的规律不断缩小，每次池化后刚好缩小一半，而通道数量在不断增加，而且刚好也是在每组卷积操作后增加一倍。也就是说，图像缩小的比例和通道数增加的比例是有规律的 专注于构建卷积层的简单网络： 首先用3×3，步幅为1的过滤器构建卷积层 padding参数为same卷积中的参数， ...
【图像分割】理论篇（2）经典图像分割网络基于vgg16的Unet
08-23 1765
UNet 的核心思想是将编码器和解码器结合在一起，形成一个 U 字形的网络结构。编码器部分用于逐渐减少空间分辨率和提取高级特征，而解码器部分则逐渐恢复分辨率并生成与输入图像相同大小的分割结果。UNet 的设计使得它能够在较小的数据集上有效地训练，并且在医学图像等领域中表现优异。
vgg16卷积层的计算量_卷积神经网络VGG16详解
weixin_39521520的博客
12-20 1870
VGG网络图如下，本文要深入讲解的是很常用的VGG16网络。在看懂VGG16网络之前，先补一下卷积神经网络的知识，然后用代码实例来更好说明VGG16网络VGG网络图片数据如何输入？彩色图像有RGB三个颜色通道，分别是红、绿、蓝三个通道，这三个通道的像素可以用二维数组来表示，其中像素值由0到255的数字来表示。比如一张160x60的彩色图片，可以用160*60*3的数组表示。什么是卷积？卷积过程是使...
使用卷积神经网络VGG-16完成是否佩戴口罩的分类模型之网络参数配置详解(Python+PaddlePaddle)
01-20
经过前两天的学习,对深度学习的网络都有了一定的了解,所谓深度,其实就是网络的深度,今天来看一下另一个经典的卷积神经网络: VGG-16 VGG-16后面跟的16表示网络的层数,一般认为,带参数的网络才看作一层,而池化层是不...
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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
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深度学习（论文版）| 基于 VGG16-UNet 语义分割模型的猫狗图像提取研究
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Hi，大家好，我是半亩花海。本实验本项目基于 VGG16-UNet 架构，利用 Labelme 标注数据和迁移学习，构建高效准确的猫狗图像分割模型。通过编码器-解码器结构（特征提取-上采样）提升分割精度，适应不同场景，推动图像分割技术发展。
VGG16+UNet个人理解及代码实现（Pytorch）
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以下内容均为个人理解，如有错误，欢迎指正。 VGG16 网络结构 vgg16的网络结构如下所示，16的含义就是说网络中有16个全连接层。 图1没有画出最后的卷积层。 结合这两张图来看，捋一下网络的结果和卷积的过程： 1.第一阶段： 假设输入图片大小为224 x 224 x 3（如图2），先经历两次3 x 3的卷积，得到 224 x 224 x 64，再经历一次最大池化，得到112 x 112 x 128 2.第二阶段： 由阶段一得到112 x 112 x 128的输入，先经历两次3 x 3的卷积，得到
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weixin_40893448的博客
09-03 2864
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx很多人想入门做深度学习，但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”，paper，...
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VGG16卷积神经网络模型权重文件详解
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