DL之VGGNet：VGGNet算法的架构详解(网络特点/损失函数/网络训练和测试)、VGG系列比较之详细攻略

已于 2024-01-03 09:51:54 修改
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分类专栏： DL/R CV/MLM 精选(人工智能+AIGC)-高级 文章标签： 深度学习 计算机视觉技术
于 2019-09-04 17:34:43 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41185868/article/details/97888165
本文深入解析VGGNet的网络特点，包括统一的3x3卷积核和2x2池化，以及卷积堆叠策略。探讨VGG11至VGG19的结构差异，强调VGG16和VGG19在性能与计算量之间的平衡。详述训练和测试策略，如多尺度训练和密集评估，展示其在深度学习和计算机视觉领域的应用价值。

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DL之VGGNet：VGGNet算法的架构详解(网络特点/损失函数/网络训练和测试)、VGG系列比较之详细攻略

目录

VGGNet算法的架构详解

1、VGGNet 网络新特点

VGG系列比较

1、VGG系列结构比较：VGG11~VGG19

1、最少的VGG11有8个卷积层与3个全连接层，最多的VGG19有16个卷积层+3个全连接层

2、此外VGG网络并不是在每个卷积层后面跟上一个池化层，总数依然是5个池化层，分布在不同的卷积层之下

2、VGG-16

2.1、卷积堆叠可以增加感受野

(1)、五组卷积操

2.2、耗费算力计算

VGGNet算法的损失函数

VGGNet算法的网络训练和测试

1、训练和测试

1.1、训练图像大小

1.2、测试图片的大小

1.3、多剪裁和密集评估(Multi-Crop vs Dense Evaluation)

1.4、性能测试

(1)、单个尺度下测试的性能

(2)、多个尺度测试下的性能

(3)、多裁剪下的测试性能

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