# VGGNet

nopegokeepgo

1. MLP 2. CNN: 2d-MLP 3. VGGNet 4. ResNet

wsh7787

이번 시간에는 CNN의 대표적인 모델들을 배워보았다. CNN모델의 시작은 LeNet이고 최초로 Convolution 연산을 적용한 모델이다. 이후 ImageNet대회에서 2012년 오차율을 굉장히 줄인 AlexNet은 잠잠했던 CNN연산을 사용해 성공적인 결과를 냈다

ta1231

Image classification 정리

aprkfrmrgua

ILSVRC-2014 대회에서 준우승을 한 모델

abrahamkim98

CNN을 활용한 Image-Level Classification의 발전 과정을 살펴보자

jianie1017

VGG 16 으로 trainingtraining 진행 후 test data로 acc 측정 best acc 일때 model save

kim_haesol

이미지를 분석하기 위한 패턴을 찾는데 유용한 알고리즘이고이미지를 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류한다.input – C1 – S2 – C3 – S4 – C5 – F6 - output Flatten => 채널 차원 추가로 변경 (Convolution Layer

choonsik_mom

image classification with VGGNet

brighteast

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

bumkyu00

\*공부 및 복습 용도의 글입니다. 부족하거나 틀린 부분이 있다면 댓글로 알려주신다면 감사드리겠습니다.Inception-v1

vivilsh1226

InceptionNet, VGGNet, ResNet의 특징을 요약

iissaacc

2012년 이후로 ILSVRC에서는 AlexNet을 다듬어서 성능을 높이려는 시도를 하고 있었다. VGGNet은 딥러닝 모델 중 최초로 16-19 layer까지 쌓아서 성능을 끌어올렸다.

peterpictor

신경망을 깊게 설계컨볼루션층이 8~16개로 AlexNet 5개와 비교해 2~3배 깊음3\*3 작은 커널을 사용한 컨볼루션큰 커널을 작은 커널 여러개로 분해 -> 매개변수가 줄어듬n \* n커널은 1 \* n커널과 n \* 1커널로 분해 n사이즈가 커질수록 매개변수차이가

woojinn8

OxFord대학교의 Visual Geometry Group이 개발한 CNN Network인 VGGNet에 대해 정리해보았습니다.

donchanee

CNN, 생성모델에 대한 간단한 설명