文章 2024-06-24 来自:开发者社区

是VGG网络的主要特点和架构描述

VGG(Visual Geometry Group)是由牛津大学的研究团队开发的深度卷积神经网络架构,旨在解决计算机视觉任务,特别是图像识别任务。VGG在2014年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了很大成功,其简洁而有效的架构成为了后续深度学习模型设计的重要参考。 以下是VGG网络的主要特点和架构描述: 深...

文章 2024-05-15 来自:开发者社区

深入理解VGG网络,清晰易懂

深入理解VGG网络 VGG网络是深度学习领域中一个非常经典的卷积神经网络(CNN)架构,由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出。它在2014年的ImageNet挑战赛中取得了第二名的好成绩,并且在随后的许多计算机视觉任务中都显示出了强大的性能。VGG网络的设计哲学在于其简洁和一致性,它完全由3x3的卷积核和2x2的最大池化层构成,没有使用任何特殊的层,如...

深入理解VGG网络,清晰易懂
文章 2023-08-03 来自:开发者社区

VGG网络

三 VGGVGG 在2014年由牛津大学著名研究组 VGG(Visual Geometry Group)提出,斩获该年 ImageNet 竞赛中 Localization Task(定位任务)第一名和 Classification Task(分类任务)第二名。原论文地址:Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognit....

VGG网络
文章 2023-08-01 来自:开发者社区

VGG网络与感受野

1、简介VGG网络是图像分类的经典网络之一,此网络提出了感受野元的概念,极大的提高了网络运行速度。该网络具备卷积核小、池化核小、层数深等优点。2、感受野VGG网络最大的亮点就是感受野,感受野概念:特征图上一点,相对原图的大小,也是卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域。论文中案例:堆叠两个3X3的卷积核替代5X5的卷积核。堆叠三个3X3卷积核替代7X7的卷积核。目的:具有相同的感受野。卷积公式为....

VGG网络与感受野
文章 2023-06-23 来自:开发者社区

使用VGG网络训练发生错误RuntimeError: CUDA out of memory解决方案:

问题在使用VGG网络训练Mnisist数据集时,发生错误RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 392.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.45 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.47 GiB reserved in total by PyT....

使用VGG网络训练发生错误RuntimeError: CUDA out of memory解决方案:
文章 2023-06-23 来自:开发者社区

如何搭建VGG网络,实现Mnist数据集的图像分类

1 问题如何搭建VGG网络,实现Mnist数据集的图像分类?2 方法步骤:首先导包Import torchfrom torch import nnVGG11由8个卷积,三个全连接组成,注意池化只改变特征图大小,不改变通道数class MyNet(nn.Module):   def __init__(self) -> None:      &a...

文章 2023-06-23 来自:开发者社区

使用VGG网络进行MNIST图像分类

1 问题VGG网络由牛津大学的Oxford Visual Geometry Group于2015年提出。从诞生之后就收到了学界的广泛关注。VGG网络,可以应用在人脸识别、图像分类等方面。VGG有两种结构,分别为16层和19层。具体结构在其文献做了详细表述,如下图所示。为了学习VGG网络,本组拟采用配置A在MNIST数据集上进行图像分类实验。2 方法首先MNIST的数据大小为28*28,需要进行r....

使用VGG网络进行MNIST图像分类
文章 2023-06-23 来自:开发者社区

探索VGG网络与LeNet网络对精度的影响

1 问题在学习不同网络模型对实验精度的影响过程中,对我们的实验结果,各种参数数值的改变有何变化,有何不同。VGG-11网络与LeNet-5网络对精度和损失的影响研究。训练周期=20其他参数都相同的方式来探索最终的精度。2 方法对于VGG-11网络,使用了八层卷积,五层池化,三层全连接,而LeNet网络,使用了两层卷积,两层池化,三层全连接。新增的代码(网络模型,画图):### VGG-11cla....

探索VGG网络与LeNet网络对精度的影响
文章 2023-06-23 来自:开发者社区

VGG网络与LeNet5网络的对比分析

问题VGG卷积网络相对于LeNet5卷积网络来说卷积核尺寸:LeNet卷积核大小均为5*5,而VGG是只用了3*3的卷积核,步长为1。下采样:LeNet中是2*2的均值池化,再乘以一个可学习的参数, VGG为2*2,步长为2。padding: LeNet 模型中没有使用补边,但是输入的图片(32*32)是比数字所占像素(28*28)更大的。VGG都使用了padding(1或2)。激活函数:LeN....

VGG网络与LeNet5网络的对比分析
文章 2023-05-12 来自:开发者社区

深度学习实战(三):使用PyTorch搭建VGG网络

VGG在我之前的博客中已经做过详解,详情见:https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/123797416代码已提交github,详情见(麻烦Star!):https://github.com/Jasper0420/Deep-Learning-Practice-VGG1. VGG16  VGG网络有多个版本,一般常用的是VGG-16模型,....

深度学习实战(三):使用PyTorch搭建VGG网络

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