VGG中数据流动学习记录

瘦欲@ 提交于 2019-11-29 17:09:24

VGG16中数据流动学习记录

承蒙CSDN各种大神照顾,读研以来学习了不少,今天学习了VGG16的大致概念,却发现没有很详细的类似于AlexNet原文中的配图。作为小白,姑且记录一下。

VGG背景介绍

VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时,由于它的简洁性和实用性,马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中,VGG 在Top-5中取得了92.3%的正确率。

原文中给出的结构图

VGG原文描述的图结构

简单使用PPT功能画的结构图(VGG文中D列)

图中蓝色表数据张量大小,红、率、黑、紫表示不同操作

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/DaVinciL/article/details/77259417
[2] https://blog.csdn.net/dta0502/article/details/79654931
[3] https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/78969261
[4] https://blog.csdn.net/u012679707/article/details/80807406

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