VGG-论文解读abc_138的博客06-041万+一翻译VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition摘要在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波...
快毕业了，老师不让在大论文上引用arXiv上的论文，VGGNet有在ICLR2015发表过，但是ICLR上找不到它的页码…
论文下载VGG是ImageNet2014年目标定位竞赛的第一名，图像分类竞赛的第二名VGG论文图摘要中，作者研究了模型深度与精确度之间的关系。“我们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置的显著...
值得注意的是,在提交论文之后,我们发现可以通过使用Glorot&Bengio(2010)的随机初始化程序来初始化权重而不进行预训练。Toobtainthefixed-size224×224ConvNetinputimages,t...
应该就是ICLR2015的paper吧。要么按照作者给出的bibtex：来源：robots.ox.ac.uk/~vgg/...
该文章的作者在知乎上也写了自己的笔记:zhuanlan.zhihu/p/34文章的细节内容大家可以看作者笔记和原文,这里就记录一点自己的感受。让vgg再次伟大?对于一个新入门cv的新人,对vgg的感觉就是一...
VGG论文阅读1.概述比较老的阅读论文记录,整理发布一下采用16-19层的结构,同时使用的是3x3的filter相对原始网络,效果大幅度提升主要使用在location和classfi...
如上图所示,vggnet不单单的使用卷积层,而是组了“卷积组”,即一个卷积组包括2-4个3x3卷积层(astackof3x3conv),有的层也有1x1卷积层,因此网络更深,网...
本号强烈推荐你参加《计算机视觉研究精讲训练营》,带你读懂论文细节,整理详尽笔记,梳理演进脉络,推导关键公式,洞察纷繁图表,复现完整代码,纵览参考文献,知识降维打击。让你无惧英语...