VGGNet原理及Tensorflow实现

最新推荐文章于 2025-02-28 00:10:12 发布
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分类专栏： Tensorflow/Caffe Machine Learn 文章标签： vgg tensorflow
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VGGNet是常用的网络，通常可以直接拿来用，或者可以将前面的层拿出进行fine-tune，用于训练我们自己的模型，同时vgg的官方对训练的参数进行了开源，便于进行transfer-learning.

VGG 网络结构

这里写图片描述

Tensorflow实现VGG网络
qq_29462849的博客
05-10 3353
VGG介绍 VGGNet 是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的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩，将 Top-5错误率降到7.3%。 VGGNet 探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3´3的小型卷积核和2´2的最大池化层，VGGNet 成功地构筑了1...
VGGNet理解及TensorFlow实现
mmm_jsw的博客
03-23 737
1. 介绍 VGGNet是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的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3×33\times33×3的小型卷积核和2×22\times22×2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。 VGGNet相比之前最好的网...
VGGNet的Tensorflow实现
JesseShuai的博客
04-02 449
关于VGGNet：VGGNet通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，构筑了16~19层深的卷积神经网络，拓展性强，泛化性好。VGGNet拥有5段卷积，每一段都有两到三个卷积核，末尾通过连接一个最大池化层来缩小图片尺寸。VGGNet通过小型卷积核串联达到比等效大小卷积核更好的效果VGGNet结构输入 224*224*3的RGB图像第一层有两个卷积层和一个最大池化层第1.1层：conv ...
VGG算法：深度学习中的经典卷积神经网络
最新发布
2301_80680974的博客
02-28 420
VGG算法是深度学习和计算机视觉领域的经典之作。1. **卷积层**：VGG网络使用了5组卷积层，每组包含2到3个3×3的卷积核，后接一个2×2的最大池化层。1. **小卷积核的使用**：VGG网络广泛使用3×3的小卷积核，相比AlexNet中的大卷积核，这种设计显著减少了参数数量，同时保持了模型的深度。2. **深度网络结构**：VGG网络通过增加网络深度（如VGG16和VGG19），提高了模型的特征提取能力。1. **计算量大**：由于网络较深，VGG模型的计算量和参数数量较大，训练和推理时间较长。
VGGNet原理及tensorflow实现
开到荼蘼的博客
05-12 1005
VGGNet介绍： VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind一起研发的卷积神经网络，VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系。VGG的结构特点是通过反复堆叠3x3的卷积核和2x2的max-pool, 与在其之前的卷积神经网络相比，错误率大大降低。同时，VGGNet扩展性强，迁移其他数据上的泛化能力好，因此VGGNe常被用来提取图像特征。 VGG各级别网络...
【Tensorflow】深度学习实战04——Tensorflow实现VGGNet
不用先生的博客
05-16 819
  【fishing-pan：https://blog.youkuaiyun.com/u013921430转载请注明出处】 前言        现在已经到了Tensorflow实现卷积神经网络的第四讲了，既然是学习、实践，我一直坚持每一次试验都需要有新的知识点，每一次都要有新的收获才行，所以今天实现的VGGNet主要讲他的思想和创新。VGGNet探索了卷积网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3x3...
VGGNet简介以及Tensorflow实现
Invokar的博客
01-20 815
Tensorflow实现VGGNet 引言:VGGNet是牛津大学和Deep Mind公司一起研发的深度卷积神经网络，VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络 模块化方法： 本文将通过模块化加注释的方法，来实现VGGNet，这样可以帮助初学者快速读懂其结果以及实现方法 ...
使用tensorflow2.x实现VGG
jediael_lu的专栏
08-17 1916
本文先介绍了VGG的基本原理，然后详细介绍了如何使用tensorflow2.x实现VGG网络。 其中VGG原理参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/41423739 文章中的代码已上传github：https://github.com/lujinhong/tensorflow-deeplearning-project 1、VGG原理 VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC 2014上的相
【深度学习】VGGNet原理解析及实现
热门推荐
gogo小Sa的专栏
06-25 2万+
【深度学习】VGGNet原理解析及实现        VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员共同提出，是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名。其突出贡献在于证明使用很小的卷积（3*3），增加网络深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。到目前为止，VGGNet依...
GoogLeNet理解及Tensorflow实现
mmm_jsw的博客
04-09 1535
1. 介绍 GoogLeNet首次出现在ILSVRC 2014的比赛中（Inception V1），就以较大优势取得了第一名（top-5错误率6.67%，VGGNet—7.32%）。GoogLeNet有22层深，比[AlexNet]的8层和[VGGNet]的19层还要深。但是GoogLeNet只有500万的参数数量，是AlexNet的1/12（但远胜于AlexNet的准确率），VGGNet的参数是...
Tensorflow实战：VGGNet16原理及实现（多注释）
m0_37917271的博客
09-01 3989
参考《Tensorflow实战》黄文坚，并添加了自己的理解。欢迎提问！！ 下图为VGG结构：                              下表为VGGNet各级别网络结构图：                                                       下图为本文代码组织结构图：                               ...
tensorflow实现VGGNet.py
04-04
VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络，VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，反复使用3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层来构筑卷积神经网络。
VGGnet介绍及Tensorflow实现
weixin_41469272的博客
09-13 992
VGGnet介绍及Tensorflow实现 VGGnet介绍 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...
tensorflow实现VGGNET
修炼之路
06-18 8878
一、VGGNET介绍VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复堆叠3×3的小型卷积核和2×2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。到目前为止，VGGNet还经常被用来提取图像的特征。VGGNet训练后的模...
TensorFlow学习－－VGGNet实现&图像识别
akadiao的博客
11-24 6355
VGGNet相关连接：1.牛津大学计算机视觉组Visual Geometry Group2.Very Deep Convolutional Network For Large-scale Image Recognition论文连接3.ImageNet-2014大规模视觉识别挑战赛Large Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC2014) 3
教你用TensorFlow实现VGGNet
流月的博客
12-12 1833
勿满足于眼前的小小成就。你要问自己，我这辈子只有这样吗。 VGGNet 是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的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的晟大池化层，VGGNet成功地 构筑了 16~19层深的卷积神经网络。VGGNe...
VGGnet详细介绍与TensorFlow实现
SpiritedAway
04-06 384
1. 介绍VGGnet结构与测试结果分析 2. 使用Tensorflow实现其网络结构
VGGNet网络搭建（tensorflow，keras）
qq_57780419的博客
04-08 880
VGGNet网络搭建（tensorflow，keras）
VGG网络原理介绍
ZXY115019的博客
12-11 5253
VGG的起源 VGG网络起源于Simonyan 和Zisserman的文章Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition，其中VGG是两位作者所在的牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）的缩写。 VGG网络在2014年ImageNet图像分类与定位挑战赛中获得分类任务的第...
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