ResNet已经这么好了，为什么还在用VGG？ - 知乎
ResNet已经这么好了，为什么还在用VGG？ 自ResNet提出以来，许多模型的基础网络都由vgg迁移到resnet上，性能有了很大的提升，但是有些新论文或工作依旧在用vgg。 请问resnet和v… 显示全部 …
如何深度理解VGG网络的结构和进行进一步的学习？ - 知乎
VGG网络之所以在参数量和计算量上相对减少，主要归功于其设计理念，即使用多个3x3的小卷积核来构建深度网络。 与大尺寸卷积核相比，3x3的小卷积核具有更少的参数，这使得网络更加高效。
vgg 卷积神经网络如何使用？ - 知乎
VGG模型结构虽然简单，但臃肿复杂，参数过多（超过一亿个），速度慢，第一个全连接层占据了大量参数。 从图中可以看出 VGG 结构由5层卷积层、3层全连接层、softmax 输出层构成，层与层之间使 …
什么是 VGG-19 神经网络呢？ - 知乎
Dec 25, 2023 · VGG-19 是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由牛津大学视觉几何小组研发。 该架构以其在图像分类任务中的简洁性和高效性而知名，主要特点是使用了比较小的卷积核（3 x 3）和比 …
CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么？ - 知乎
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、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 …
CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么？ - 知乎
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、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 …
你是如何理解VGG、ResNet、U-Net、DenseNet等一系列网络的？ - 知乎
vgg 在Alexnet打破图像分类天花板之后，vgg首先从如何节约计算资源以及如何加深网络的角度进行改进。 vgg中最为称道的结构就是将5*5卷积拆分为串联的3*3卷积。 vgg将Alexnet不到十层的网络拓展 …
ResNet已经这么好了，为什么还在用VGG？ - 知乎
当Rocky看到这个问题时，难免会想起2018年的夏天，我第一次接触到了ResNet和VGG。 那时的AI行业还处在传统深度学习时代，最为经典Backbone就是ResNet和VGG了。 （虽然现在ResNet在工业界 …
为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归一）函 …
Apr 23, 2021 · 为什么深度网络（vgg，resnet）最后都不使用softmax（概率归一）函数，而是直接加fc层？ 本人在学习pytorch 的时候发现，一些常用的图像分类的模型vgg、resent都不在最后一层使 …
从零搭建GoogLeNet，ResNet18，ResNet50，vgg、mobilenetv1 …
vgg VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学的 Visual Geometry Group 提出的一种经典的卷积神经网络架构。 VGG 网络在 2014 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了优异 …