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pytorch

[caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读

發(fā)布時(shí)間:2025/4/16 pytorch 78 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 [caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

一、簡(jiǎn)單介紹

vgg和googlenet是2014年imagenet競(jìng)賽的雙雄,這兩類模型結(jié)構(gòu)有一個(gè)共同特點(diǎn)是go deeper。跟googlenet不同的是。vgg繼承了lenet以及alexnet的一些框架。尤其是跟alexnet框架很像。vgg也是5個(gè)group的卷積、2層fc圖像特征、一層fc分類特征,能夠看做和alexnet一樣總共8個(gè)part。依據(jù)前5個(gè)卷積group。每一個(gè)group中的不同配置,vgg論文中給出了A~E這五種配置。卷積層數(shù)從8到16遞增。

從論文中能夠看到從8到16隨著卷積層的一步步加深,貌似通過(guò)加深卷積層數(shù)也已經(jīng)到達(dá)準(zhǔn)確率提升的瓶頸了。后面的有一些論文針對(duì)卷積層輸入的前處理(比如batch normalization)和輸出的后處理(比如prelu)做了研究。再進(jìn)一步的提升方向會(huì)是什么呢?這個(gè)值得大家去深入思考。


二、網(wǎng)絡(luò)分析

我依據(jù)http://cs.stanford.edu/people/karpathy/vgg_train_val.prototxt配置文件以及vgg論文指導(dǎo)改動(dòng)得到了vgg_A網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

在改動(dòng)的過(guò)程中你會(huì)發(fā)現(xiàn)vgg為了做不同深度網(wǎng)絡(luò)之間的對(duì)照,然后又不至于太多的改動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。vgg中給全部的卷積層以及pool層都設(shè)置了一樣的層操作參數(shù),確保了每一個(gè)group出來(lái)的shape都是一致的。無(wú)論你在卷積group中加多少層的卷積。


三、網(wǎng)絡(luò)日志

下面是詳細(xì)的shape log:

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shape的計(jì)算方式能夠參考[caffe]深度學(xué)習(xí)之圖像分類模型AlexNet解讀。

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總結(jié)

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