Video: Che cos'è il modello GoogLeNet?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
GoogleNet è un pre-addestrato modello che è stato addestrato su un sottoinsieme del database ImageNet utilizzato nell'ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).
Semplicemente, cos'è GoogLeNet?
GoogleNet è una rete neurale convoluzionale preaddestrata che è profonda 22 strati. È possibile caricare una rete addestrata sui set di dati ImageNet [1] o Places365 [2] [3]. La rete addestrata su ImageNet classifica le immagini in 1000 categorie di oggetti, come tastiera, mouse, matita e molti animali.
cos'è il modello Vgg? VGG è una rete neurale convoluzionale modello proposto da K. Zisserman dell'Università di Oxford nel documento “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”. Il modello raggiunge il 92,7% di precisione nei test top-5 in ImageNet, che è un set di dati di oltre 14 milioni di immagini appartenenti a 1000 classi.
Inoltre, è necessario sapere che cos'è AlexNet e GoogLeNet?
AlexNet è stata la prima famosa rete neurale convoluzionale (CNN). Quindi, reti simili sono state utilizzate da molti altri. GoogleNet ha un'architettura abbastanza diversa da entrambi: utilizza combinazioni di moduli di inizio, ognuno dei quali include alcuni raggruppamenti, convoluzioni a scale diverse e operazioni di concatenazione.
Che cos'è una rete iniziale?
Il documento propone un nuovo tipo di architettura – GoogLeNet o inizio v1. È fondamentalmente un neurale convoluzionale Rete (CNN) che è profondo 27 strati. Strato convoluzionale 1×1 prima di applicare un altro strato, utilizzato principalmente per la riduzione della dimensionalità.
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