VGG网路结构

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VGG网络的基本结构如图所示,从A到E网络的深度是逐渐增加的,在A中有11个权重层(8个卷积层,3个全连接层),在E中有19个权重层(16个卷积层,3个全连接层),卷积层的宽度是十分小的,开始时在第一个卷积层只有64个filter,当经过最大池化后,倍增filter的个数,最后的卷积层是512个,在VGG中使用的filter的大小是3x3的,卷积的步长是1,空间填充的padding也是1,一共有5个最大池化层,使用的最大池化的池化区域的大小是2x2,步长也为2,是非重叠池化. 网络结构分析由…

使用Python基于VGG/CTPN/CRNN的自然场景文字方向检测/区域检测/不定长OCR识别

从头学pytorch(十六):VGG NET

VGG AlexNet在Lenet的基础上增加了几个卷积层,改变了卷积核大小,每一层输出通道数目等,并且取得了很好的效果.但是并没有提出一个简单有效的思路. VGG做到了这一点,提出了可以通过重复使⽤简单的基础块来构建深度学习模型的思路. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 vgg的结构如下所示: 上图给出了不同层数的vgg的结构.也就是常说的vgg16,vgg19等等. VGG BLOCK vgg的设计思路是,通过不断堆叠3x3的卷积核,不断加深模型深度.…

CNN经典模型VGG

VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻.VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军.虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用.由于对VGG的讨论网上已经有很多,本文简单介绍VGG的结构并探讨它给我们带来的启发. 一.网络结构 VGG的作者在论文中将它称为是Very Deep Convolutional Network,如上图所示的VGG16网络带权…

【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考在本系列最开始的几篇文…

1、VGG16 2、VGG19 3、ResNet50 4、Inception V3 5、Xception介绍——迁移学习

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio…

【目标检测】YOLO：

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O…