关于VGG19的一些参考资料http://www.cnblogs.com/vipyoumay/archive/2017/11/23/7884472.htmlhttps://cloud.tencent.com/developer/article/1075514 VGG网络与AlexNet类似，也是一种CNN，VGG在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上…

VGG 网络 本文对VGG网络进行简介，主要介绍了该网络的感受野知识，本文目录如下： VGG 历史VGG 亮点VGG 网络结构 参考资料： 4.1 VGG网络详解及感受野的计算 https://www.bilibili.com/video/BV1q7411T7Y6 VGG 历史 VGG在2014年…

重振VGG雄风！主体仅使用33卷积和ReLU！据作者称，在ImageNet上，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是基础模型的首次实现！综合性能超越ResNet、EfficientNet等，部分代码刚刚开源&#…

详解VGG网络 1、介绍 VGG全称是Visual Geometry Group,属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16-VGG19。 VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度…

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…