深度学习模型VGG

背景介绍 这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像分类和定位问题。在此过程中,作者做了六组实验,对应6个不同的网络模型,这六个网络深度逐渐递增的同时,也有各自的特点。实验表明最后两组,即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。作者因此斩获2014年分类第二(第一是GoogLeNet),定位任务第一。 其中,模型的名称——“VGG”代表了
相关文章
相关标签/搜索