VGG论文导读

最新推荐文章于 2024-08-04 17:24:47 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zmj52/article/details/115460045
版权
本文详细介绍了VGG网络结构及其在图像识别任务中的应用，探讨了卷积网络深度对分类准确率的影响。VGG通过堆叠小卷积核增加网络深度，减少了参数量并提升了模型性能。训练技巧包括尺度扰动和数据增强，测试阶段采用多尺度和Dense/Multi-crop策略以提高精度。VGG在ILSVRC-2014中取得佳绩，其开源模型对深度学习研究有重要贡献。

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一、论文研究背景、成果及意义
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html（pytorch相应的轮子）
相关研究
1、AlexNet：借鉴卷积模型结构
2、 ZFNet： 借鉴其采用小卷积核思想
3、 OverFeat：借鉴全卷积，实现高效的稠密（Dense）预测
4、 NIN：尝试11卷积
研究意义
1、开启小卷积核时代：33卷积核成为主流模型
2、作为各类图像任务的骨干网络结构：分类、定位、检测、分割一系列图像任务大都有VGG为骨干 网络的尝试
二、摘要
1、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
2、主要工作：研究33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
3、 本文成绩：VGG在ILSVRC-2014获得了定位任务冠军和分类任务亚军
4、 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
5.、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
三、VGG结构
VGG11至VGG19演变过程
在这里插入图片描述
共性：
1、 5个maxpool
2、maxpool后ÿ

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zmj52
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【分类网络】VGG
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VGG Net在ILSVRC2014上取得了第二名的成绩，第一名是GoogLeNet，这里先写VGG是因为这个模型在多个迁移学习任务中的表现要优于GoogLeNet。到目前为止，VGG依然经常被用来提取图像特征，它的缺点是参数量有140M之多，耗费计算资源需要更大的存储空间，但是这个模型很有研究价值。目前常用的VGG结构为**VGG-16**和**VGG-19**。
基于vgg19模型的 style transfer
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一、导读。  图片风格转换，最初是由Gatys在2015年发表的“A Neural Algorithm of Artistic Style”这篇论文中提出。该论文构建了一个无监督的学习网络，输入两张图片（一张内容图，一张风格图），经过训练输出一张带有内容图内容且带有风格图风格的新图片。这篇博客就是写了我自己对这片论文的实现。代码地址（neural style文件夹）：点击打开链接 二、原理
VGG 论文总结
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文献阅读：VGG
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本周主要学习了VGG这一经典的卷积神经网络，通过阅读相关论文和研究工作，我对VGG的结构和创新有了更深刻的理解。VGG由一系列卷积层组成，使用小尺寸的3x3卷积滤波器，接着是最大池化层。这种简单而统一的架构使得它易于理解和实现。与之前的AlexNet等架构相比，VGG网络相对较深。通过堆叠多个卷积层，实现了更抽象和层次化的特征表示。VGG网络中的卷积层都使用相同大小的滤波器，这提高了网络的一致性。VGG网络在设计上注重网络的深度和宽度。
【论文】VGG
green hand的博客
12-01 378
主要成果： 1.研究深度与精度关系 2. 3*3卷积，1*1 3. 16-19层 4. 定位冠军，分类亚军 5. 公开模型 研究背景： 1.CNN（Alexnet） 2.小卷积（ZFNet） 3.Dense稠密测试（OverFeat） 4.1*1卷积（NIN）（VGG中用了两处，第一次是D模型增加非线性，第二次是稠密测试） 改进点： 1.小卷积核，2个3*3 等价5*5，3个3*3 等价7*7（感受野的等价）作用：节约参数，3个3*3比1个7*7节省81%参数（49-27）/
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体系结构论文导读（三十一）（下）：Soft errors in DNN accelerators: A comprehensive review
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最近发现了一篇文章，个人感觉很不错，因此推荐给大家。 论文题目：Benchmark Analysis of Representative Deep Neural Network Architectures 论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.00736 题目：代表性DNN架构的基准分析 摘要： 这项工作提供了对现有技术中提出的用于图像识别的大多数深度神经网络（DNN）的...
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[ImageNet] • Over 15M labeled high resolution images. • Roughly 22k categories. • Collected from web and labeled by Amazon Mechanical Turk. [ILSVRC (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Cha
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经典网络-VGG论文及实践
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VGG16
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基于 PyTorch 实现 VGG-11 并在Cifar-10数据集上进行验证
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VGG 论文地址： VGG 是一个很经典的卷积神经网络结构，是由 AlexNet 改进的，相比于 AlexNet，主要的改变有两个地方： 使用 3 x 3 卷积核代替 AlexNet 中的大卷积核 使用 2 x 2 池化核代替 AlexNet 的 3 x 3 池化核
ImageNet在各模型上的准确率
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数据：ImageNet，以下准确率有些为取整约等后的值。 AlexNet Top1= 63%，Top5=85% VGG16 Top1=74%, Top5=92.7% GoogleNet Top5=93% ResNet Top1=82%，Top5=96.5%
vgg论文
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04-03
VGG网络架构是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）提出的，其核心特点是通过堆叠多个小型卷积层来构建深层网络。这一设计理念显著提升了模型性能并推动了深度学习的发展。以下是关于VGG网络架构的相关信息： ### VGG网络架构概述 VGG网络的主要特点在于使用连续的小型卷积核（通常是 \(3 \times 3\) 的大小），并通过多次重复堆叠这些卷积层实现深层次的网络结构[^1]。这种方法不仅简化了网络的设计过程，还使得更深层次的特征提取成为可能。 ```python import torch.nn as nn class VGG(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(VGG, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 更深的卷积层... ) self.classifier = nn.Linear(512 * 7 * 7, num_classes) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x ``` 上述代码展示了如何通过简单的 \(3 \times 3\) 卷积操作逐步加深网络层次。这种设计方式在当时被认为是革命性的，并被广泛应用于多种计算机视觉任务中。 ### 关于VGG的论文 VGG网络的具体描述可以在原始论文 **"Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition"** 中找到。这篇论文由 Simonyan 和 Zisserman 提交至 ICLR 2015 大会，详细介绍了不同版本的 VGG 架构及其在图像识别任务上的表现[^2]。 --- ###
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