I detta arbete undersöker vi effekten av det konvolutionella nätverksdjupet på dess noggrannhet i den storskaliga bildigenkänningsinställningen. Vårt huvudsakliga bidrag är en grundlig utvärdering av nätverk av ökande djup, vilket visar att en betydande förbättring av tidigare-konst konfigurationer kan uppnås genom att flytta djupet till 16-19 viktlager. Dessa resultat var grunden för vår ImageNet Challenge 2014 underkastelse, där vårt team säkrade den första och den andra platsen i lokaliserings- respektive klassificeringsspår. Vi visar också att våra representationer generaliserar väl till andra datauppsättningar, där de uppnår de senaste resultaten. Viktigt är att vi har gjort våra två bäst presterande ConvNet-modeller allmänt tillgängliga för att underlätta ytterligare forskning om användningen av djupa visuella representationer i datorseendet.
Sedan ökade VGG Model REF djupet av CNN med hjälp av en arkitektur med mycket små 3 × 3 convolutional filter, vilket visar att en betydande förbättring kan uppnås genom att trycka nätverksdjupet till 16 eller 19 lager.
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
{'venue': 'CVPR 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}