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VGG在深度学习领域中非常有名，很多人fine-tune的时候都是下载VGG的预训练过的权重模型，然后在次基础上进行迁移学习。VGG是ImageNet2014年目标定位竞赛的第一名，图像分类竞赛的第二名，需要注意的是，图像分类竞赛的第一名是...
VGG-论文解读abc_138的博客06-041万+一翻译VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition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...
深度学习与TensorFlow:VGG论文笔记马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的…
vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架。.尤其是跟alexnet框架很像。.vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，能够看做和alexnet一样总共8个part。.依据前5个卷积group。.每一个group中的不同配置，vgg论文中给出了A~E这五种配置。.卷积层数从8到16递增...
推荐系统工业界召回论文调研07/20253北邮历年计算机考研数据分析01/10500详细图像数据集增强原理的python代码09/253,076xgboost目标函数详细推导08/251,603北航计算机学院历年考研情况分析08/081,053
VGG以其简单的结构，在提出的若干年内在各大计算机视觉领域都成为了最广泛使用的benchmark。它们都有着简单而又优雅的结构，同出一门。诠释了增加深度是如何提高了深度学习模型的性能。详细解读如下：【模型解读】从LeNet到VGG，看卷积+池化串联
大家好，本次分享的是YOLOv4的那篇论文.我将主要从这几个部分对该论文进行详细的解读.首先来看论文的主要内容.YOLOv4这篇论文主要是介绍如何使用一些通用的新方法达到了最先进的实验结果，他们在COCO数据集上实现了65FPS的速度和精度为43.5%的AP的检测...
前言：.repVGG绝对可以算得上2020年在backbone方面有很大影响力的工作，其核心思想是：通过结构重参数化思想，让训练网络的多路结构(多分支模型训练时的优势——性能高)转换为推理网络的单路结构(模型推理时的好处——速度快、省内存）)，结构中均为3x3的...
GoogLeNet也称为Inception_V1,其后续还有三个改进版，合称Inception系列，对这个系列的解读在模型解读部分有详细解读，这里只介绍新颖之处。创新之处有二：1.提出InceptionModule。大家发现网络越深越宽的效果越好，然而这样会带来以下几个问题：
VGG论文Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagere深入解读GoogLeNet网络结构（附代码实现）在上一篇文章中介绍了VGG网络结构，VGG在2014年ImageNet中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩，而同年分类任务的第一名则是GoogleNet。
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