VGG

论文学习：（VGG）Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition

目录感想论文链接文章讲解网络结构 PyTorch 框架的代码实现疑问 dense evaluation & multi-crop evaluation 1. dense evaluation 2、 multi-crop evaluation 感想这篇文章在网络结构上没有太大的创新点。但提出了 “ small filter 同样能提取重要特征” …

基于Python+tensorflow深度学习VGG-19图像风格迁移+自动去噪（MNIST数据集）机器学习+人工智能+神经网络——含全部Python工程源码

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python 环境TensorFlow 环境模块实现1. 图片处理2. 模型构造系统测试工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于 MNIST 数据集，使用 VGG-19 网络模型，将图像进行风格迁移，实现去噪功…

25 使用块的网络 VGG【李沐动手学深度学习v2课程笔记】

目录 1. VGG块 2. VGG网络 3. 训练模型 4. 小结虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得…

PyTorch复现网络模型VGG

VGG 原论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556VGG是Visual Geometry Group（视觉几何组）的缩写，它是一个在计算机视觉领域中非常有影响力的研究团队，主要隶属于牛津大学的工程系和科学系。VGG以其对卷积神经网络&am…

卷积神经网络参数数量的计算和占用显存的比例

先看一下： https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053 1 计算参数的数量 2 GPU显存使用图示 3 GPU显存使用计算

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

1.摘要本文提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构，该架构推理时候具有类似于VGG的骨干结构，该主体仅由3 x 3卷积和ReLU堆叠组成，而训练时候模型采用多分支拓扑结构。训练和推理架构的这种解耦是通过结构重参数化技术实现的&#xff…

PyTorch - FashionMNIST + LeNet-5

文章目录项目说明数据集说明 - FashionMNIST算法说明 - LeNet-5LeNet-5 网络结构代码实现数据准备下载数据集查看数据定义网络训练设置参数训练方法验证方法项目说明参考数据集说明 - FashionMNIST Fashion-MNIST 由10个类别的图像组成，每个类别由训练数据集&am…

深度学习论文系列--模型细节（持续更新）

AlexNet 图像增强reLu函数Dropout防止过拟合论文主要思想更深的卷积神经网络end-to end，端到端的意思就是我只需要把原始的数据（图片、文本等）放进去，不需要做任何的特征提取 ResNet 神经网络深度很深的时候，就…

在cirfa10数据集上实现一个文艺复兴期间的CNN网络VGG

在cirfa10数据集上实现一个文艺复兴期间的CNN网络VGG 🙋‍♂️ 张同学，zhangruiyuanzju.edu.cn 有问题请联系我~ 这里是目录呀~在cirfa10数据集上实现一个文艺复兴期间的CNN网络VGG〇、背景介绍一、只使用torch.nn.XXX来构建网络结构二、使用Pytorch官方…

深度学习研究理解10：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

本文是牛津大学 visual geometry group（VGG）Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 于14年撰写的论文，主要探讨了深度对于网络的重要性；并建立了一个19层的深度网络获得了很好的结果；在ILSVRC上定位第一，分类第…

数字图像处理 - 图像处理结合机器学习的应用示例

在本文中，特别关注树叶分类机器学习技术的实现。我们的目标是演示如何利用机器学习算法来分析一系列叶子照片，从而实现准确分类并提供对植物领域有价值的算法。图像处理中机器学习的本质机器学习使计算机能够学习模式并根据视觉数据进行预测，彻底改变了图像处理领域。在叶…