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vgg16网络

训练配置:batchsize=128 caffe自有的imagenet with cuDNN模型快于googlenet with cuDNN VGG16层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 VGG19层不用cuDNN慢于caffe自有的imagenet with cuDNN模型 一、CAFFE 自带配置,使用cuDNN Forwa...

一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的网络。这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征,利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率。 我们将使用vgg-16网络,该网络在ImageNet数据集上进行训练,这个模型我们...

网络方面:深度确实很重要,一方面非线性变换带来的收益十分显著,另一方面可以通过减小卷积元的办法减少参数量(记得论文里VGG是19billion这个是11好像),这两个...

SSD相当于YOLO + RPN的anchor + multi-scale的prediction。抛开网络结构来比较运行时间就是耍流氓,SSD用的是VGG16(但去掉了fc层加速)而YOLO普通版有24个...

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