深度学习CNN常见模型详解——包含数据库
来源:互联网 发布:下载skype软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 18:58
图像数据库
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一、Data Set数据集(常用)
PASCAL VOC包括物体的类别标签和位置标签,一万图像,20类。
ImageNet有22K种共15M张高分辨率带标签图像,图像全被收集于网络,人工标记。
二、CNN Model
1、 LetNet网络模型(数字识别,2个卷积层,2个池化层,2个全连接层)
其中:C表示卷积层,S表示池化层,F表示全连接层,下标意为图像大小
卷积层:卷积核大小为5*5,步长stride=1
池化层:max pooling,采样2*2,步长stride=2
2、AlexNet网络模型(引入GPU,增加特殊层(LRN层),比LetNet更深,用多层小卷积层叠加替换单大卷积层)
3、ZF网络模型
4、VGG网络模型(版本多,连续conv层多,计算量巨大)
每次卷积都包含3个卷积层
5、GoogleNet网络模型(用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构)
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