VGGNet

最新推荐文章于 2025-10-25 16:55:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-25 16:55:40 发布 · 510 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

VGGNet

 

芯光智能
关注
pytorch学习笔记（二十五）：VGG
逐梦er的博客
08-05 2232
1. VGG块 VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为3×33\times 33×3的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为2×22\times 22×2的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输入输出通道数。 import time import torch from torch import nn, optim import sys sys.path.append("..")
VGG-net实现
09-29
vgg-net的实现，tensorflow+python，网络的搭建过程。
深入浅出 VGGNet：经典卷积神经网络解析
最新发布
qq_63786218的博客
10-25 4万+
VGGNet是由牛津大学提出的经典卷积神经网络架构，在2014年ImageNet竞赛中表现优异。其核心创新在于使用连续的小卷积核（3x3）和池化层堆叠替代大卷积核，有效降低计算复杂度。本文详细介绍了VGGNet的网络结构（如VGG-16包含16层卷积和全连接层），并提供了可运行的Python实现代码。代码采用VGG-11简化结构，通过定义卷积块、网络结构和训练评估函数，展示了如何在GPU上训练模型。实验结果表明该方法在图像分类任务中具有良好性能，为理解深度学习经典架构提供了实践参考。
VGG网络
juluwangriyue的博客
05-08 1683
1、VGG模型介绍 VGGNet是牛津大学VGG（Visual Geometry Group）视觉几何组于2014年撰写的论文中提出的卷积神经网络结构，VGGNet建立了一个19层的神经网络，在ILSVRC取得了定位第一、分类第二的成绩。VGGNet网络模型与AlexNet框架有很多相似之处，有5个Group的卷积，2层FC图像特征，1层FC分类特征。 VGGNet是从AlexNet发展而来，主要进行了两方面的改进：（1）在第一卷积层使用更小的filter尺寸和间隔。（2）在整个图片和multi-sca
VGGNet代码（超详细注释）+数据集，pytorch实现
10-01
VGGNet，全称为Visual Geometry Group Network，是2014年由牛津大学的Visual Geometry Group团队提出的深度卷积神经网络架构。这个模型以其深而薄的特性在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ...
VGGNet.zip_VGG源码_vggnet
09-20
VGGNet，全称为Visual Geometry Group Network，是由牛津大学Visual Geometry Group研究团队在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)上提出的深度学习模型。这个模型以其深度和小尺寸...
models_VGGNet_VOC0712_SSD_300x300.zip
09-02
VGGNet 和 SSD：深度学习中的经典模型与目标检测技术 在当今的计算机视觉领域，深度学习技术已经占据了主导地位，而VGGNet和SSD（Single Shot Multibox Detector）则是其中的重要组成部分。这两个模型在图像识别和...
models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD.zip
07-25
ssd caffe训练模型，models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_300x300.tar.gz和models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_512x512_ft.tar，网上其他人上传的积分太多，很坑，果断下载给大家。
vggnet代码matlab-rmpe:rmpe
05-27
vggnet代码matlab RMPE：区域多人姿势估计 由，舒淑琴，。 介绍 RMPE是用于多人姿势估计任务的两步框架。 您可以使用代码来训练/评估姿势估计任务的模型。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 | 方法MPII全面测试mAP ...
VGGnet
qq_46102205的博客
07-18 468
VGGnet网络 一、简介 VGGnet是牛津大学得视觉几何组（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2014年的比赛中取得了第二名的成绩（第一名是googlenet），降第五的错误率降到了7.3%，他也是定位项目的第一名。 VGGnet分析的是卷积神经网络的深度和它所带来的性能之间的关系，构建了16-19层深的卷积神经网络（16层是VGG16,19层是VGG19),可以认为是用他卷积层的个数命名的网络，他成功的证明了卷积神
VggNet(用于大规模识别的超深卷积网络）
weixin_44962171的博客
11-02 4122
VGGnet论文阅读
VGGNet详述
周先森爱吃素的博客
06-24 1807
本文介绍卷积神经网络中非常经典的VGGNet并代码实现。
VGG Net学习笔记
weixin_30357231的博客
05-07 233
一、简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（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%。它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部分。目前使用比较多的网络结构主要有ResNet（152-1000层...
VGGNet介绍
热门推荐
上善若水
07-09 8万+
VGGNet介绍1 简要概括    VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军，在top5上的错误率为7.5%。目前为止，VG...
vggnet
03-11
### VGGNet 深度学习模型架构及其使用 #### 架构概述 VGGNet 是一种经典的卷积神经网络 (CNN)，由牛津大学视觉几何组 (Visual Geometry Group) 提出。该模型以其简单而强大的设计著称，主要特点是多层的小型卷积核（通常是 \(3 \times 3\)），以及通过堆叠多个这样的卷积层来增加网络深度。 VGGNet 的核心理念在于证明更深的网络能够更好地捕捉图像特征，从而提高分类性能[^1]。具体来说： - **卷积层**：每一层都采用非常小的感受野 (\(3 \times 3\)) 和步幅为 1 的卷积操作； - **池化层**：每隔几层卷积之后加入最大池化层用于降维； - **全连接层**：最后几个阶段则采用了两个或三个完全连接层来进行最终预测； 这种结构使得 VGGNet 成为了早期探索深层 CNN 性能的重要里程碑之一，并且其变体至今仍然被广泛应用于各种计算机视觉任务中。 #### 使用方法 要在实际项目中部署 VGGNet，通常可以通过预训练权重加载已有的模型并根据特定需求调整最后一层或者整个顶层部分以适应新的类别数目的变化。以下是基于 PyTorch 实现的一个简单的例子: ```python import torch from torchvision import models # 加载带有 ImageNet 预训练权值的标准 VGG16 模型 model = models.vgg16(pretrained=True) # 修改分类器的最后一层以匹配新数据集的目标数量 num_features = model.classifier[-1].in_features model.classifier[-1] = torch.nn.Linear(num_features, num_classes) ``` 上述代码片段展示了如何快速初始化一个具有预训练参数的基础版本 VGG16 并对其进行定制以便处理自定义的数据集问题[^4]。 #### 应用场景 由于 VGGNet 对输入图片尺寸有一定的灵活性支持，加上良好的泛化能力，因此适用于多种图像识别任务，比如物体检测、风格迁移等领域。特别是在资源有限的情况下，较小规模的 VGG 变种如 VGG11 或者更浅层次的选择可能更加合适。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值