VGG深度卷积神经网络架构
VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学的研究团队开发的深度卷积神经网络架构，旨在解决计算机视觉任务，特别是图像识别任务。VGG在2014年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了很大成功，其简洁而有效的架构成为了后续深度学习模型设计的重要参考。 以下是VGG网络的主要特点和架构描述： 1. **深度堆叠**： ...
手撕VGG卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出，看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数据Augmentation（剪裁，不同大小，调亮度，饱和度，对比度&#...
Pytorch基于迁移学习的VGG卷积神经网络-手撕（可直接运行）-部分地方不懂的可以参考我上一篇手撕VGG神经网络的注释 两个基本一样 只是这个网络是迁移过来的
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鉴定AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet等热门卷积神经网络
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