VGG model 涉及到的paper

最新推荐文章于 2025-04-28 17:11:55 发布
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本文详细探讨了深度卷积网络在大规模图像识别领域的应用，通过多个实例展示了其在解决复杂图像识别问题上的优势，包括网络结构设计、训练策略及实际应用案例。

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION


http://arxiv.org/pdf/1409.1556v6.pdf

基于Pytorch的CIFAR100数据集上从ResNet50到VGG16的知识蒸馏实验记录
practical_sharp的博客
11-27 1454
T为温度，T越大，概率分布更加平缓。
使用基于ImageNet和VGG16模型训练可识别石头，剪刀，布的深度神经网络
Deaohst的博客
07-16 1899
VGG16
VGG 原始论文
02-22
V ERY D EEP C ONVOLUTIONAL N ETWORKS FOR L ARGE -S CALE I MAGE R ECOGNITION
VGG论文 1409.1556-VGG
09-09
VGG论文 1409.1556-VGG-VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
目标检测，VGG论文
12-19
目标检测，VGG论文
VGG论文
weixin_42382758的博客
09-28 704
VGG论文
VGG论文学习
qq_40502460的博客
03-15 1142
《Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recongnition》 基于卷积神经网络的图形分类（经典网络） 作者：Karen Simonyan&Andrew Zisserman 单位：牛津大学（Visual Geometry Group） 发表会议及时间：arXiv 2015 论文研究背景： 自从2012年AlexNet将深度学习的方法应用到lmageNet的图像分类比赛中并取得state of the art的惊人结果后，
精选资源
用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg
02-02
Vgg网络结构VGGnet是Oxford的VisualGeometryGroup的team，在ILSVRC2014上的主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的...paper中的几种模型如下：图1vgg网络结构图中D和E分别为VGG-16和VGG-19，参
vgg16. neural network
12-07
VGG16 is a convolutional neural network model proposed by K. Simonyan and A. Zisserman from the University of Oxford in the paper “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”...
VGG论文阅读
mathor的博客
09-28 538
论文下载 VGG 是 ImageNet 2014 年目标定位竞赛的第一名，图像分类竞赛的第二名 VGG论文图 摘要中，作者研究了模型深度与精确度之间的关系。“我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置的显著改进”。并且作者还在其他的数据集上进行了测试，发现精确度也很高，说明模型的泛化能力很好 ...
VGGnet的论文资料
05-17
VGGnet的论文资料
VGG论文《Very Deep Convolutional Networks For Large Scale Image Recognition》总结
zj15939317693的博客
08-03 1070
一、文章意义         论文使用的VGG网络在ILSVRC2014图像分类比赛中获得了第二名的成绩，后来的许多网络结构也是在VGG网络的基础上进行改进，取得了很好的效果。论文主要是讨论了卷积神经网络(ConvNet)架构设计的另一个重要方面——深度，通过将深度增加到16-19层，分类效果得到了显著的提升。而且最近在一些比赛群里看大佬用的基本上就是VGG、ResNet和Xceptio
VGGNet论文
weixin_41977512的博客
09-19 648
一、介绍 1、提升卷积神经网络原始架构性能的方法 1）使用更小的接受窗口(receptive window size)和对第一个卷积层使用更小的步幅(stride) 2）通过所有图像和多种规模平反地对训练网络和测试网络进行处理 3）(本文)聚焦网络的深度。首先固定网络架构中的其它参数，然后通过加入更多的卷积层来逐渐增加网络的深度。这个方案是可行的，因为在所有层中所使用的卷积过滤器都非常小（33 二...
VGG论文解析—Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
xiaoxu的博客
05-27 1681
摘要进行解读本文主题：在大规模图像识别任务中，探究卷积网络深度对分类准确率的影响主要工作：研究3*3卷积核增加网络模型深度的卷积网络的识别性能，同时将模型加深到16-19层本文成绩：VGG在ILSVRC-2014获得了定位任务冠军和分类任务亚军泛化能力：VGG不仅在ILSVRC获得好成绩，在别的数据集中表现依旧优异开源贡献：开源两个最优模型，以加速计算机视觉中深度特征表示的进一步研究快速泛读论文确定小标题的结构3.2TestingConclusion。
【论文笔记】VGG
DLUT_yan的博客
05-29 3956
总体的体系结构 训练阶段，输入为固定的224x224的RGB图像。唯一做的预处理是对每个像素减去训练集中的RGB均值。卷积核使用3x3，在我们的一种配置中也有使用1x1的情况，这可以看作是对输入通道的一个线性变换（其后面接一个非线性变换）。步长固定为一像素。padding用来保持卷积后图像的原来大小分辨率。空间池化包含五个最大池化层，它们接在部分卷积层的后面，（并不是所有卷积层都接有最大池化层）。...
（论文精读）VGG神经网络
RuanJianNB的博客
04-16 405
在本工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置的准确性的影响。我们的主要贡献是对使用非常小的(3×3)卷积滤波器的体系结构的深度增加网络进行了彻底的评估，这表明，通过将深度提升到16-19个权重层，可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们ImageNet Challenge 2014提交的基础，我们的团队在本地化和分类方面分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表示可以很好地推广到其他数据集，在这些数据集上，它们获得了最先进的结果。
VGG —— Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
乐亦亦乐的博客
09-17 353
VGG 摘要 在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们的ImageNet Challenge 2014提交的基础，我们的团队在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表示对于其他...
vgg论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》笔记记录
最新发布
m0_63161039的博客
04-28 2226
感受野（Receptive Field）指的是卷积神经网络中某一层输出特征图上的一个像素点，在原始输入图像上所对应的区域大小。简单来说，就是该像素点受到原始输入图像中多大范围的信息影响。卷积核个数指的是在卷积层中使用的卷积核的数量。每个卷积核在对输入特征图进行卷积操作时，会提取出不同的特征。卷积核本质上是一个小的矩阵，矩阵中的每个元素都是可学习的参数。其尺寸通常是奇数，例如 3x3、5x5 等，这样可以保证有一个中心位置。
VGG 论文总结
Kula的博客
02-19 1223
（一）论文翻译（二）论文笔记（三）代码实现
VGG M论文
03-22
### VGG M Model Architecture Paper or Publication VGG网络是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）提出的经典卷积神经网络结构之一，其主要特点在于通过堆叠多个小型的3×3卷积核来构建深层网络。...
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