BNN&VGG

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络

该部分包含我在卷积神经网络课程学习中部分神经网络的代码实现：目录1.LeNet2.AlexNet3.VGG4.GoogLeNet5.NiN6.BatchNormalization(非卷积神经网络)7.ResNet1
BanLisen·2023-07-22 10:55

CV（计算机视觉）领域四大类之图像分类一（VGG16）（含论文和源码）

今天给大家带来的是VGG16深度网络的解析，虽然VGG比较出名的还有VGG19深度网络，但是本文只对VGG16网络做一下解析，至于其他变种，稍微修改一下网络层数和参数即可实现，如果这个系列比较复杂的VGG16
小四01·2023-07-22 05:19

怎样利用VGG实现手写数字识别？

VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同的是，VGG中使用的都是小尺寸的卷积(3×3)，其网络架构如下图所示：VGGNet使用的全部都是3x3的小卷积核和
传智教育·2023-07-21 05:15

Deepface使用时需要的几个模型下载地址

使用deepface进行人脸属性识别时，需要用到以下模型https://github.com/serengil/deepface_models/releases/download/v1.0/vgg_face_weights.h5https
月起星九·2023-07-19 14:01

视频卡通化技术路线

神经风格迁移：用深度神经网络生成风格化图像，通过捕获到的图像中的内容表征对输出图像做约束，就是输入图像和目标图像通过vgg提取的特征做约束。
Kun Li·2023-07-19 11:14

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU后，还是用的“0“卡

但跑VGG16的时候却报错：经过调试发现os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']想要生效，importtorch的位置需要放在指令os.environ['CUDA_VISIBL
高斯小哥·2023-07-18 23:12

TORCH03_02数据加载中的图像处理

  加载数据集设计图像预处理，PyTorch提供常见的图像处理，这些处理方式在AlexNet，ResNet，VGG等常见卷积网络中都可以见到。这里整理一下，便于使用的时候备查。  
杨强AT南京·2023-07-18 13:03

经典目标检测R-CNN系列(2)Fast R-CNN

同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(PascalVOC数据集上)。
undo_try·2023-07-18 13:13

从vgg16-397923af.pth里读取的数值应该和加载预训练模型后model.load_state_dict参数一致

importnumpyasnpimporttorchimporttorchvisionfromtorchvisionimportmodelsfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchvision.transformsastransformsfromsrcimportfcn_resnet50,resnet50frommod
深浅卡布星·2023-07-18 02:08

参数名的映射，小心使用strict=False

从vgg16-397923af.pth里读取的数值应该和加载预训练模型后model.load_state_dict参数一致。而我的不一致！
深浅卡布星·2023-07-18 02:36

CS231n assignment3 Q1 Image Captioning with Vanilla RNNs

imagecaption是rnn类网络的经典应用，属于encoder-decoder网络，encoder使用cnn网络，如VGG16，采用
weixin_30545285·2023-07-17 00:51

pytorch cv自带预训练模型再微调

436574436https://blog.csdn.net/u014297502/article/details/125884141NetworkTop-1errorTop-5errorAlexNet43.4520.91VGG
loong_XL·2023-07-16 22:08

基于TensorFlow和Keras的狗猫数据集的分类实验

anaconda安装2、修改jupyternotebook工作目录3、配置TensorFlow、Keras二、数据集分类1、分类源码2、训练流程三、模型调整1.图像增强2、网络模型添加dropout层四、使用VGG19
混子王江江·2023-07-16 04:20

图像分类论文阅读

该论文通过结合VGG-19和VIT模型，实现乳腺超声图像的分类BreastUltrasoundImagesDataset|KagglePyTorchVGG19复现代码#VGG19.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassConv
一壶浊酒..·2023-07-15 23:54

pytorch构建vgg16

def__init__(self，num_classes):super(siamese_vgg16,self).
yjyn1·2023-07-15 05:51

vgg16-pytorch

基于pytorch实现VGG16模型刚听完土哥的入门pytorch，试着写一个不完善的vgg16VGG16具体的架构:VGG16模型构建：卷积池化后尺寸计算公式：引入库：fromtorchimportnnfromtorch.nn.modules.flattenimportFlattendilation
上升的蜗牛·2023-07-15 05:18

神经网络之VGG

目录1.VGG的简单介绍1.2结构图3.参考代码VGGNet-16架构：完整指南|卡格尔(kaggle.com)1.VGG的简单介绍经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率的卷积层
进步小白·2023-07-15 01:11

基于卷积神经网络VGG的猫狗识别

！有需要本项目的实验源码的可以私信博主！摘要：随着大数据时代的到来，深度学习、数据挖掘、图像处理等已经成为了一个热门研究方向。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。这也是深度学习在当下备受欢迎的原因之一，本实验的研究目的是自动识别猫狗类型，采用的是基于数据挖掘的猫狗自动识别技术。本实验将具有外貌复杂的猫狗图像,其中训练集下各有猫狗数据1000张，验
王小王-123·2023-07-14 20:19

pix2pixHD---loss---损失函数

在Pix2PixHDModel代码中首先定义损失：首先看第一个：输入的两个参数use_gan_feat_loss,use_vgg_loss默认为false，则前缀有not，所以两个参数都是True。
翰墨大人·2023-07-14 14:18

keras 读取模型某一层的输出

keras读取模型某一层的输出Oct1,2017keras提供很多训练好的模型vgg16,vgg19,InceptionV3等如何获取这些模型的某一层的输出这些模型每个模型都有超过10个层，如果想检查中间的某层输出如何操作
美环花子若野·2023-07-14 12:49

获取VGG16特征层输出

importtorchimporttorchvisionfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.modelsimportvgg16frommodel_fcn8simportVGGpretrain_backbone=Truestru
深浅卡布星·2023-07-14 09:37

使用Pytorch加载预训练模型及修改网络结构

Pytorch有自带的训练好的AlexNet、VGG、ResNet等网络架构。
githubcurry·2023-07-14 07:59

深度卷积网络的实际应用

目录1、三种经典的深度卷积网络1.1、LeNet-51.2、AlexNet1.3、VGG2、残差网络3、Inception网络（Inceptionnetwork）4、迁移学习5、数据增强1、三种经典的深度卷积网络
Q渡劫·2023-07-14 02:14

RepVGG论文理解

目录RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain（RepVGG:让vgg风格的ConvNets再次伟大）参考链接结构重参数化的实质3.1.SimpleisFast,Memory-economical
孟孟单单·2023-07-13 22:45

第十一章 EfficientNetv1网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-24 10:41

【深度学习】RepVGG解析和学习体会

文章目录前言0.Vgg1.RepVGGBlock详解前言论文名称：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain论文下载地址：https://arxiv.org/abs
weixin_40293999·2023-06-23 09:20

第十章 ShuffleNetv2网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:14

第八章 MobileNetv3网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:43

第七章 MobileNetv2网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:43

第九章 ShuffleNetv1网络详解

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2
Joney Feng·2023-06-22 13:42

基于Python+tensorflow深度学习VGG-19图像风格迁移+自动去噪（MNIST数据集）机器学习+人工智能+神经网络——含全部Python工程源码

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境模块实现1.图片处理2.模型构造系统测试工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于MNIST数据集，使用VGG-19
小胡说人工智能·2023-06-22 13:13

39.常用的轻量级网络——MobileNet

MobileNet是针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络该网络结构在VGG的基础上使用DW+PW的组合在保证不损失太大精度的同时，降低模型参数量39.1设计思想采用深度可分离卷积代替传统卷积采用
大勇任卷舒·2023-06-22 05:40

Pytorch搭建UNet网络

特征提取网络是经典的VGG风格的网络，通过两或三个重复堆叠的3×3卷积
金渐层猫·2023-06-21 06:17

第38步 深度学习图像识别：VGG19建模（Tensorflow）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面（1）预训练模型和迁移学习预训练模型就像是一个精心制作的省力工具，它是在大量的数据上进行训练，然后将学习到的模型参数保存下来。然后，我们可以直接使用这些参数，而不需要从头开始训练模型。这样可以节省大量的时间和计算资源。那么，迁移学习呢？迁移学习就像是我们生活中的二手市场。在二手市场中，你可以买到别人已经不再使用，但是还处于良好状态的物品。这些物品可以直接用
Jet4505·2023-06-20 09:08

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（服装分类）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。
阿松丶·2023-06-20 02:39

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（新冠肺炎医学图像识别）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。
阿松丶·2023-06-20 02:38

Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))

常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet53，SwinTransformer等。
湾仔码农·2023-06-19 15:00

使用AlexNet训练自己的分类数据集，使用VGG结合迁移学习训练自己的分类数据集

系统：windows10语言：python3.8框架：pytorch1.10一、使用AlexNet训练自己的分类数据集备注：现在有很多迁移学习教程都是使用官方的预训练模型，这里主要是想实现从自己预训练好的模型迁移到另一个自己的数据集上。1.1数据集博主这里是准备了两个数据集，一个是花分类（5类，3500张左右），一个是猫狗二分类（2000张），我会先使用Alexnet分别对花分类数据集和猫狗分类数
乌鸦向北·2023-06-19 10:51

深度学习源码小项目汇总-代码全

银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG
bug生成中·2023-06-19 03:26

深度学习图像分类、目标检测、图像分割源码小项目

银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG
bug生成中·2023-06-19 03:55

即插即用 | S-FPN全新的金字塔网络，更适合轻量化模型的FPN

然而，对于大多数Backbone，如VGG、ResNet或DenseNet，由于池化操作或与stride=2的卷积，每一层的特征映射都被缩小，使得其FPN不能更好地融合这些特征。
AI视觉网奇·2023-06-18 22:41

[Paper Reading] Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos

PaperSite:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/sivic03.pdfProblemDefinitionEmployatextretrievalapproachforobjectrecognition
Limityoung·2023-06-18 13:36

【深度学习】基于pytorch的FER2013人脸表情图像识别(ResNet/VGG/DenseNet)

题目要求1.1.任务要求数据集：FacialExpressionRecognitionChallenge，共有7类：生气、恶心、害怕、快乐、悲伤、惊讶、中性。基本要求（50%）：构建ResNet分类模型18层。改进（30%）：增加两个ResNet模型结构（20/32/34/44/56/110/156）进行分类，分析分类结果及原因。优化（20%）：基于分析的原因，自由选用新的卷积模型或者优化策略，提
考研数学武忠样老师·2023-06-18 11:18

语义分割网络经典：FCN与SegNet

01FCN（一）概述改编当前的分类网络：AlexNet、VGG、GoogLeNet到全卷积网络和通过微调传递它们学习的特征表达能力到分割任务中。然后定义了一个跳跃式的架构，
小白学视觉·2023-06-17 23:38

目标检测之小目标检测和遮挡问题

小目标检测trick小目标难检测原因小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理:导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小
专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-06-16 23:19

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
汀、人工智能·2023-06-16 15:13

PyTorch模型的保存与加载方法实例

我们导入预训练好的VGG16模型，并将其保存。我们将state_di
·2023-06-16 14:35

AlexNet、VGG与Attention is all you need阅读（第五次组会）

AlexNet、VGG与Attentionisallyouneed阅读一、卷积神经网络AlexNetVGG二、Attentionisallyouneed一、卷积神经网络AlexNetVGG二、Attentionisallyouneed
码manba·2023-06-16 01:34

raise RuntimeError(‘Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}‘.format(

}'.format(RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforDataParallel:Missingkey(s)instate_dict:"module.vgg
在逃芫荽精·2023-06-15 17:37

Pytorch Save & load the model 2021-11-06

importtorchimporttorchvision.modelsasmodelsSavingandLoadingModelWeightsmodel=models.vgg16(petrained=True
远方的飞鱼·2023-06-14 18:03
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