VGG16模型理解

VGG16作为很入门的CNN网络,同时也有很多基于VGG16的改进网络,比如用于语义分割的Segnet等。

VGG16输入224*224*3的图片,经过的卷积核大小为3x3x3,stride=1,padding=1,pooling为采用2x2的max pooling方式:


1、输入224x224x3的图片,经过64个卷积核的两次卷积后,采用一次pooling。经过第一次卷积后,c1有(3x3x3)个可训练参数

2、之后又经过两次128的卷积核卷积之后,采用一次pooling

3、再经过三次256的卷积核的卷积之后,采用pooling

4、重复两次三个512的卷积核卷积之后再pooling。

5、三次Fc


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