VGG-16： 这个数字16，就是指在这个网络中包含 16个卷积层和全连接层，随着网络的加深，图像的高度和宽度都在以一定的规律不断缩小，每次池化后刚好缩小一半，而通道数量在不断增加，而且刚好也是在每…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf。 GitHub地址：https://github.com/megvii-model/RepVGG。 目录 0、摘要 1、引言 2、相关技术 3、利用结构重参数化构造RepVGG 3.1、 简单就是快速、内存高效、灵活 3.2、训练阶段的多分支结构 3.3…

Graph-Structured Representations for Visual Question Answering(GraphVQA) Abstract 通过structured representations of both scene contents and questions提升VQA性能。VQA的主要挑战在于对visual和text两个领域都需要理解。传统的模型中常常忽略场景中的结构和问题中的…

本文主要是学习了Dive-into-DL-PyTorch这本书。因此这篇博客的大部分内容来源于此书。框架使用的是pytorch，开发工具是pycharm 参考 动手学深度学习Dive-into-DL-Pytorch 参考链接 https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch https://github.com/zergtant…

VGG16模型很好的适用于分类和定位任务 其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。 1、结构简洁 VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大化池）分开，所有…

Vgg16这个名词对于要做神经网络深度学习的人来说一定不陌生，当我们在看相关的教程或者案例的时候，都会出现Vgg16。那么它到底是什么？ Vgg16是一个卷积神经网络的模型，它是一个被预训练好的模型。 Vgg模型（网上配图&am…

转载自深度学习之基础模型-VGG VGG论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。记得在AlexNet论文中，也做了最后指出了网络深度的对最终的分类结果有很大的作用。这篇论文则更加直…

CVPR-2021 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Building RepVGG via Structural Re-param4.1 Simple is Fast, Memory-economical, Flexible4.2 Training-time Multi-branch Architecture4.3 Reparam for Plain Inferencetime M…