四个主要网络模型 Alexnet，VGG ，Googlenet，Resnet

最新推荐文章于 2025-03-01 20:00:00 发布
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分类专栏： 论文记录
本文介绍了多个经典的深度学习网络架构，包括AlexNet、VGGNet、GooleNet（Inception系列）、ResNet等，提供了丰富的链接资源供读者深入了解每个网络的特点及应用场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Alexnet：http://www.cnblogs.com/gongxijun/p/6027747.html

            https://blog.youkuaiyun.com/sunbaigui/article/details/3993809

VGGNet:https://www.cnblogs.com/libinggen/p/7237319.html

GooleNet:https://item.btime.com/02tbv9e2um5748s3642dgg1vi88?page=3(中文译版)
                扩充宽度，增加了多种核 1*1,3*3,5*5

                Inception:将fully connected改变成sparsely connected：


ResNet: https://blog.youkuaiyun.com/Jing_xian/article/details/78878966

三、计算机视觉_04AlexNet、VggNet、ResNet设计思想
LC的博客
11-17 1235
AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中提出的，它不仅赢得了当届的比赛，还激发了后续许多创新的神经网络架构（如VGGNet、ResNet、GoogLeNet等）的开发VggNet是由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中提出的，在当届比赛中取得了第二名的成绩。
CNN模型-AlexNet VGG googleNet ResNet
wait_ButterFly的博客
07-21 859
最近一直在学习目标检测，计算机视觉的一个重要领域。而cnn是现在语音分析和图像识别的一个研究重点，它的共享权值策略不仅降低了网络模型的复杂度，也减少了训练的权值的数量。 CNN网络的训练 第一阶段，向前传播阶段： a）从样本集中取一个样本(X,Yp)，将X输入网络； b）计算相应的实际输出Op。 在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行...
CNN模型简单介绍(LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN)
01-16
CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。
4种网络IO模型
warkey2222的博客
06-28 548
4种网络IO模型 当一个网络*IO*发生时，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的进程，另一个是系统内核。当一个read操作发生时，它会经历两个阶段：(1)等待数据准备；(2)将数据从内核拷贝到进程。 为了解决网络IO问题，有四种网络IO模型：(1)阻塞IO模型(2)非阻塞IO模型(3)多路复用IO模型(4)异步IO模型 阻塞IO模型 在Linux中，默认情况下所有的socket都是阻塞的...
深度学习网络Lenet Alexnet VGG GoogleNet 总结笔记
luo2007专栏Gods determine what you're going to be！
04-20 5230
-深度学习网络学习总结卷积神经网络，是深度学习方向的主流方向，目前具有代表的网络如下：lenet alexnet vgg googlenet, 大部分卷积神经网络都由conv层、pool层、rule层、LRN层、fc层、softmax、dropout等层组成。本文对以上网络依次介绍。 1. Lenet，1986年 2. Alexnet，2012年 3. GoogleNet，2014年 4. VGG，
经典网络结构(LeNet , AlexNet , VGG , GoogLeNet)剖析
weixin_30852367的博客
01-06 518
github博客传送门 csdn博客传送门 参考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1层（卷积层）：6@28×28 （1）特征图大小 ->（32-5+1）×（32-5+1）= 28×28 （2）参数个数 -> 5×5+1）×6= 156 其中5×5为卷积核参数，1为偏置参数 （3）连接数 -> 该...
VGG网络模型
qq_41286360的博客
04-04 2327
VGG是一个经典的深度卷积神经网络模型，它的简单统一的网络结构和深度的网络层次使得它在图像分类任务上取得了优秀的性能。虽然VGG模型的参数较多，计算量较大，但它为深度卷积神经网络的发展和应用奠定了坚实的基础。VGG和AlexNet都是在ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得突破性成果的深度卷积神经网络模型。VGG和AlexNet都是深度学习在计算机视觉领域的重要里程碑，它们共同推动了深度学习在图像分类、物体检测和物体定位等任务上的快速发展。
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...
GoogleNet、AleXNet、VGGNet、ResNet等总结
小麦粒的Python
08-11 1万+
ILSVRC(ImageNet大规模视觉识别挑战赛)每年都不断被深度学习刷榜，随着模型变得越来越深，Top-5的错误率也越来越低，目前降低到了3.5%附近，而人类在ImageNet数据集合上的辨识错误率大概在5.1%，也就是目前的深度学习模型识别能力已经超过了人类。
经典网络解析.AlexNet,ZFNet,VGG,GoogLeNet,Resnet
weixin_40258368的博客
08-10 2231
我根据北邮鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程,做了一些课后总结.不禁感叹,鲁鹏老师的课程很棒! AlexNet 在解决了过拟合问题(增加了数据规模)及显卡算力问题后,从12年的AlexNet开始,人们转头重新研究深度神经网络. ZFNet VGG GoogLeNet Resnet 一:AlexNet AlexNet验证了深度卷积神经网络的高效性,使得DNN得以再次蓬勃发展 主要贡献: 1:提出了一种卷积层加全连接层的卷积神经网络结构. (卷积层提取特征,全连接层进行分类) 2:首次使用ReLU函数做为
AlexNet网络搭建（pytorch版）
YYSTINTERNET的博客
05-23 384
1.网络结构 2.网络搭建 import torch.nn as nn import torch class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 48, kern.
基本卷积神经网络（CNN） —— AlexNet，VGG-Net，Inception系列，ResNet，DenseNet等
aift的专栏
06-05 5934
文章目录概要介绍基本卷积神经网络（CNN）AlexNetZF-NetVGG-NetInception系列Inception-V1：GoogLeNetInception-V2：An Improved Version of Inception-V1Inception-V3：Factorizing NxN into 1xN and Nx1Inception-V4：Inception with skip...
VGG卷积神经网络模型解析
weixin_34009794的博客
04-19 911
VGG卷积神经网络模型解析 一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-...
深度学习图像处理之VGG网络模型 (超级详细)
BIgHAo1的博客
11-02 4万+
VGG介绍: 由牛津大学著名研究所VGG提出，斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task（定位任务）第一名和Classification Task（分类任务）第二名。 VGG网络的配置：（VGG-16是许多模型中的主干网络） 在原论文中，作者给了6个VGG网络的不同配置，并且尝试了不同的深度（11、13、16、19层）以及是否采用LRN等。在实际使用过程中，我们一般都会采用D这个配置，...
VGG网络模型搭建 - Pytorch
J1ayの博客
11-16 838
【Pytorch】 ⭐ vgg 官网vgg学习传送门 vgg特点 堆叠多个3 * 3 卷积核来替代大尺度卷积核 （减少所需的参数） 并且，论文中提出 堆叠 2个 3 * 3 卷积核 可以代替 5 * 5 的卷积核， 3个 3 * 3 卷积核 可代替 7 * 7 说明 我们假设 输入输出的channel数为C ： 对于 7 * 7 的卷积核来说，它所需要的参数为： 7 * 7 * C * C = 49C^2 而对于1个 3 * 3 的卷积核来说， 需要的参数为： 3 * 3 * C *
通俗易懂理解VGG网络模型
IT菜鸟
01-23 3313
通俗易懂理解VGG网络模型
【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）
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点赞的都能无bug通过！
03-17 5万+
经典的卷积神经网络模型介绍卷积神经网络简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7、Alex网络结构8、AlexNet参数数量三、VGG net1、VGG的特点2、VGG网络结构3、VGG优缺点四、GoogLeNet1、GoogLeNet Incepet
Pytorch 第七回：卷积神经网络——VGG模型
最新发布
zhuwenlong130130的博客
03-01 2586
本次开启深度学习第七回，基于Pytorch的VGG卷积神经网络模型。在上回当中，大致讲解了AlexNet卷积神经网络的思路。但AlexNet模型需要一层层去搭建，并没有给大家提供一个通用性的模板，因此这次给大家分享一个具有通用模板的经典卷积神经网络模型——VGG卷积神经网络模型。 本次学习，借助的平台是PyCharm 2024.1.3，python版本3.11 numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118
VGG16网络模型
斯人若彩虹，遇上方知有！
03-15 2414
VGG-16 is a convolutional neural network that is trained on more than a million images from the ImageNet database.The network is 16 layers deep and can classify images into 1000 object categories, suc...
AlexNet、VGGNet、ResNet、GoogleNet的中间层的计算步骤，简单了解
06-10
4. GoogleNet：GoogleNet是一个22层的卷积神经网络，其中使用了Inception模块来提高网络的性能。Inception模块包含多个不同大小的卷积核，并将它们的输出在通道维度上拼接起来，从而使得网络可以学习到更多的特征。 ...
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