有没有大佬来帮小白科普下VGG16模型到底时什么

qq_41170712 2017-11-25 10:46:45

小白一个
打算学习数据挖掘相关的东西
在图像识别的问题上
遇到了VGG16模型
但是没有找到相关的介绍资料
求个大佬帮小白介绍下VGG16模型
还有个问题就是VGG16和VGG19有什么区别吗
在这里谢过各位大佬

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Gods_Dusk 2017-11-26

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1、网络结构 VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。介绍结构图： conv3-64 ：是指第三层卷积后维度变成64，同样地，conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128； input（224x224 RGB image）：指的是输入图片大小为224244的彩色图像，通道为

全面理解VGG16模型VGG16的结构层次介绍结构图VGG16模型所需要的内存容量介绍卷积中的基本概念1.从input到conv1：2.从conv1到conv2之间的过渡：3.conv2到conv3：4.进入conv3：5.从conv3到conv4之间的过渡：6.最后到三层全连接FC层结论 VGG16的结构层次 vgg16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积后...

VGG16的模型首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型. 代码实现 Vgg16Net.py from torch import nn class Vgg16_net(nn.Module): def __init__(self): super(Vgg16_net, self).__init__() self.layer1=nn.Sequential( nn.C

VGG16模型很好的适用于分类和定位任务其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。 1、结构简洁 VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大化池）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。2、小卷积核和多卷积子层 VGG使用多个较小卷积核（3x3）的卷积层代替一个卷积核...

VGG16模型参数的初步用法

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