基于ImageNet预训练的批归一化模型
计算机视觉与模式识别
2016-12-07 v2
摘要
在ImageNet上预训练的卷积神经网络(CNN)是大多数最先进方法的骨干。本文为Caffe框架提供了一组新的、采用当前流行先进架构的预训练模型。首次发布包括带有生成脚本的残差网络(ResNets)以及AlexNet和VGG19的批归一化变体。所有模型均优于先前相同架构的模型。模型和训练代码可在http://www.inf-cv.uni-jena.de/Research/CNN+Models.html和https://github.com/cvjena/cnn-models获取。
引用
@article{arxiv.1612.01452,
title = {ImageNet pre-trained models with batch normalization},
author = {Marcel Simon and Erik Rodner and Joachim Denzler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.01452},
year = {2016}
}