Vídeo: Qual é o modelo GoogLeNet?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
GoogLeNet é um pré-treinado modelo que foi treinado em um subconjunto do banco de dados ImageNet que é usado no Desafio de Reconhecimento Visual em Grande Escala ImageNet (ILSVRC).
Simplesmente assim, o que é GoogLeNet?
GoogLeNet é uma rede neural convolucional pré-treinada com 22 camadas de profundidade. Você pode carregar uma rede treinada nos conjuntos de dados ImageNet [1] ou Places365 [2] [3]. A rede treinada no ImageNet classifica as imagens em 1000 categorias de objetos, como teclado, mouse, lápis e muitos animais.
o que é o modelo Vgg? VGG é uma rede neural convolucional modelo proposto por K. Zisserman da Universidade de Oxford no artigo “Redes Convolucionais Muito Profundas para Reconhecimento de Imagens em Grande Escala”. o modelo atinge 92,7% dos 5 primeiros testes de precisão no ImageNet, que é um conjunto de dados de mais de 14 milhões de imagens pertencentes a 1000 classes.
Também para saber é, o que é AlexNet e GoogLeNet?
AlexNet foi a primeira famosa rede neural convolucional (CNN). Então, redes semelhantes foram usadas por muitos outros. GoogleNet tem uma arquitetura bastante diferente de ambas: ele usa combinações de módulos de iniciação, cada um incluindo alguns agrupamentos, convoluções em escalas diferentes e operações de concatenação.
O que é uma rede inicial?
O artigo propõe um novo tipo de arquitetura - GoogLeNet ou Começo v1. É basicamente um sistema neural convolucional rede (CNN), que tem 27 camadas de profundidade. Camada convolucional 1 × 1 antes de aplicar outra camada, que é usada principalmente para redução de dimensionalidade.
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