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最新发布weixin_40620310的博客08-2326二、VGG网络论文导读1、相关研究ZFNet：借鉴其中采用小卷积核的思想；OverFeat：借鉴其中的全卷积思想，使网络达到稠密（Dense）预测；2、研究意义开启了小卷积核的时代：3x3卷积核成为主流模型；作为...
CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。.LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。.RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，但和2是另一条路线。.从肤浅的层面说，2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN。.但是...
VGG的网络结构在论文中，作者使用了A-E五个不同深度水平的卷积网络进行试验，从A到E网络深度不断加深：各结构网络所含训练参数：其中D和E即我们常说的VGG16和VGG19。可以看到VGG16网络需要训练的参数数量达到了1.38亿个，这个数量是
并且该论文中描述的网络训练和网络推理阶段使用不同的网络架构，训练阶段更关注精度，推理阶段更关注速度；三、RepVGG网络架构作者提出了一个简单但强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间主体，该主体仅由3x3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑。
我们要分享的第一篇论文题目是《用于大规模图像识别的深度卷积网络》（VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition）[1]。这篇文章的作者都来自于英国牛津大学的“视觉几何实验室”（VisualGeometryGroup），简称VGG，所以文章提出的模型也被叫作VGG网络。
VGG网络由牛津可视化图形组（VisualGraphicsGroup）开发，因此其名称为VGG。该网络的特点是金字塔形，与图像最近的底层比较宽，而顶层很深。如上图所示，VGG包含池化层之后的卷积层，池化层负责使层变窄。他们在论文中提出多个此类网络，不同
最新发布weixin_40620310的博客08-2326二、VGG网络论文导读1、相关研究ZFNet：借鉴其中采用小卷积核的思想；OverFeat：借鉴其中的全卷积思想，使网络达到稠密（Dense）预测；2、研究意义开启了小卷积核的时代：3x3卷积核成为主流模型；作为...
CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。.LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。.RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，但和2是另一条路线。.从肤浅的层面说，2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN。.但是...
VGG的网络结构在论文中，作者使用了A-E五个不同深度水平的卷积网络进行试验，从A到E网络深度不断加深：各结构网络所含训练参数：其中D和E即我们常说的VGG16和VGG19。可以看到VGG16网络需要训练的参数数量达到了1.38亿个，这个数量是
并且该论文中描述的网络训练和网络推理阶段使用不同的网络架构，训练阶段更关注精度，推理阶段更关注速度；三、RepVGG网络架构作者提出了一个简单但强大的卷积神经网络架构，该架构具有类似于VGG的推理时间主体，该主体仅由3x3卷积和ReLU的堆栈组成，而训练时间模型具有多分支拓扑。
我们要分享的第一篇论文题目是《用于大规模图像识别的深度卷积网络》（VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition）[1]。这篇文章的作者都来自于英国牛津大学的“视觉几何实验室”（VisualGeometryGroup），简称VGG，所以文章提出的模型也被叫作VGG网络。
VGG网络由牛津可视化图形组（VisualGraphicsGroup）开发，因此其名称为VGG。该网络的特点是金字塔形，与图像最近的底层比较宽，而顶层很深。如上图所示，VGG包含池化层之后的卷积层，池化层负责使层变窄。他们在论文中提出多个此类网络，不同
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