vgg19的网络结构

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深度学习第18讲：CNN经典论文研读之VGG网络及其tensorflow实现

在前两期的论文研读中，笔者和大家一起学习了 LeNet-5 和 AlexNet 这两个经典的卷积神经网络结构和基本实现方式。今天我们继续 CNN 经典论文研读之路——VGGNet。VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group
技术小能手 5年前 3706

解读Keras在ImageNet中的应用：详解5种主要的图像识别模型

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 几个月前，我写了一篇关于如何使用CNN（卷积神经网络）尤其是VGG16来分类图像的教程，该模型能够以很高的精确度识别我们日常生活中的1000种不同种类的物品。 那时，模型还是和Ke
【方向】 6年前 28531

Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读

一、Application的五款已训练模型 + H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。 后续还有对以下几个模型的参数介绍： Xception VGG16
Chin2018 6年前 3995

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字
技术小能手 5年前 5196

深度学习之卷积神经网络经典模型

来源商业新知网，原标题：深度学习之卷积神经网络经典模型 LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷
商业新知 4年前 1251

深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现

在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深
技术小能手 5年前 4847

Keras上的VGGNet、ResNet、Inception与Xception

图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。 几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神
Chin2018 6年前 28081

CNN 那么多的网络有什么区别吗？看这里了解 CNN 的发展历程

为了解释这个问题，我觉得很有必要去了解一下 CNN 架构模型的发展，从 CNN 模型架构的发展去看待不同的网络之间的区别，去学习 CNN 模型的定义。 ------------------- 深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法，然而深度学习或者深
玄学酱 6年前 4327

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