BNN&VGG 第12页

论题：深度学习在图像识别中的应用与发展趋势

（RNN）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习在图像识别中的应用3.1物体检测3.2人脸识别3.3图像分割3.4场景理解四、典型的深度学习图像识别模型4.1LeNet-54.2AlexNet4.3VGG4.4ResNe

A等天晴·2023-04-15 16:49

常见的卷积神经网络结构——分类、检测和分割

目录分类任务1.VGG2.Inceptionv13.Ince

晓shuo·2023-04-15 08:42

第5周学习笔记：ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习

目录一理论学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV11.2ShuffleNetV22.EfficientNetV33.Transformer二代码学习1.使用VGG模型进行猫狗大战

冷鲜肉·2023-04-15 01:29

【ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习】

第5周学习：ShuffleNet+EfficientNet+AI艺术鉴赏一、ShuffleNet二、EfficientNet三、VGG_demo猫狗大战四、AI艺术鉴赏一、ShuffleNet提出channelshuffle

随风漂流l·2023-04-15 01:59

剪枝与重参第五课：前置知识

目录前置知识前言1.CIFAR10数据集1.1简介1.2数据集的获取1.3数据集的加载2.VGG网络搭建2.1VGGNet2.2VGG网络实现3.BatchNormalize3.1简介3.2BN层实现4

爱听歌的周童鞋·2023-04-14 12:40

剪枝与重参第六课：基于VGG的模型剪枝实战

目录基于VGG的模型剪枝实战前言1.Intro2.Prune实战2.1说明2.2test()2.3加载稀疏训练模型2.4前处理2.5建立新模型并存储信息2.6BatchNorm层的剪枝2.7Conv2d

爱听歌的周童鞋·2023-04-14 11:04

【人脸检测+表情识别】基于opencv+cnn的表情识别系统（pyqt5搭建界面）附下载链接！！

【人脸检测+表情识别】基于opencv+cnn的表情识别系统（pyqt5搭建界面）【人脸检测+表情识别】基于opencv+cnn的表情识别系统（pyqt5搭建界面）下载链接一共有三个模型，CNN模型，VGG

瞲_大河弯弯·2023-04-14 08:25

图像分割（上）

通过对眼动的预测和探究探索人类视觉注意机制俩种策略的视觉注意机制：自底而上基于数据驱动的注意机制：从数据出发，与周边有较强对比度或差异，颜色，亮度，边缘等特征自上而下基于任务驱动的目标注意机制：从认知因素出发，如知识，语气，兴趣等DNN模型：由VGG

姜茶无糖·2023-04-14 06:09

torchvision

torchvision包含四个大类：torchvision.datasets：包含一些加载数据的函数及常用的数据集接口torchvision.models：包含常用的模型结构（含预训练模型），如AlexNet、VGG

写进メ诗的结尾。·2023-04-14 05:16

图像分类：Pytorch图像分类之--VGG模型

文章目录前言感受野的介绍感受野的计算公式VGG的创新点小卷积核介绍小卷积核参数计算VGG系列模型介绍程序的实现model.pytrain.pytrain_tools.pypredict.py前言VGG在

xp_fangfei·2023-04-13 22:32

Cat VS Dog pytorch迁移学习

文章目录迁移学习迁移学习的三种场景迁移学习的流程数据集自己写一个VGG16模型模型定义迁移VGG迁移学习需要注意的点迁移学习迁移学习是指在解决目标任务时，利用其他相关任务的已有知识，从而提高目标任务的性能

ZhangTuTu丶·2023-04-13 22:26

CNN训练可视化特征图（tensorflow2.x实现）

CNN训练可视化（tensorflow2.x实现）原理介绍实例化VGG16加载图片并进行预处理预测图片获取指定层对应的输出可视化CNN训练过程原理介绍卷积层由多个卷积核组成，可以将每个卷积核视为一种特征提取方式

盼小辉丶·2023-04-13 21:36

torchvision库

主要包括一下几个包：vision.datasets:几个常用视觉数据集，可以下载和加载，这里主要的高级用法就是可以看源码如何自己写自己的Dataset的子类vision.models:流行的模型，例如AlexNet,VGG

丫头_631e·2023-04-13 16:41

Pytorch：VGG16训练CIFAR10数据集出现bug之总结

@Pytorch：VGG16训练CIFAR10数据集出现bug之总结从github上下载的源码是LeNet训练Mnist数据集,我寻思着我用vgg16网络训练一下cifar10数据集试试呗。

柠檬树下你和我₰·2023-04-13 13:09

pytorch通过不同的维度提高cifar10准确率

各个维度通过模型通过优化器通过batchsize通过数据增强总结当前网络的博客上都是普遍采用某个迁移学习训练cifar10，无论是vgg，resnet还是其他变种模型，最后通过实例代码，将cifar的acc

程序员吴彦祖·2023-04-13 13:37

pytorch进阶学习（四）：使用不同分类模型进行数据训练（alexnet、resnet、vgg等）

课程资源：5、帮各位写好了十多个分类模型，直接运行即可【小学生都会的Pytorch】_哔哩哔哩_bilibili目录一、项目介绍1.数据集准备2.运行CreateDataset.py3.运行TrainModal.py4.如何切换显卡型号二、代码1.CreateDataset.py2.TrainModal.py3.运行结果一、项目介绍1.数据集准备数据集在data文件夹下2.运行CreateData

好喜欢吃红柚子·2023-04-13 09:41

pytorch进阶学习（五）：神经网络迁移学习应用的保姆级详细介绍，如何将训练好的模型替换成自己所需模型

代码资源和数据集资源使用进阶学习（四）中的代码，大家可以配合食用哟~pytorch进阶学习（四）：使用不同分类模型进行数据训练（alexnet、resnet、vgg等）_好喜欢吃红柚子的博客-CSDN博客数据集

好喜欢吃红柚子·2023-04-13 09:00

Deep Learning 图像分类基础理论学习笔记

目录一：Transformer的学习与理解二：Visiontransformer的学习与理解三：VGG的学习与理解1：VGG亮点2:感受野（receptivefield）的理解及计算3:VGG网络详解注意事项

偶就是偶·2023-04-13 00:20

【深度学习】经典算法解读及代码复现AlexNet-VGG-GoogLeNet-ResNet(一)

1.摘要ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400万张全尺寸的有标记图片，大约有22000个类别的数据。ILSVRC全称ImageNetLarge-ScaleVisualRecognitionChallenge，是视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。从2010年开始举办到2017年最后一届，使用Image

Sciengineer-Mike·2023-04-12 23:18

PyTorch C++系列教程2：使用自定义数据集

PyTorch系列文章目录文章目录PyTorch系列文章目录前言一、概览工作原理总结前言在上一篇文章中，我们讨论了如何使用PyTorchC++API实现VGG-16来识别MNIST数据集。

武魂殿001·2023-04-12 09:37

百度PaddlePaddle初识--Apple的学习笔记

知道了些关键术语：正则化，归一化，全链接，卷积，池化，softmax函数，VGG算法等。以及了解了之前图像识别的历史2012年为转折点，使用了卷积神经网络后，准确度提供了1

applecai·2023-04-11 19:08

PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI

项目专栏：【图像分类PyQt5】教程专栏《导航目录贴》带你深入学习图像分类实战经验文章目录前言一、PyQt5+VGG实现手写数字识别GUI二、VGG介绍2.1VGG的优点2.2VGG的缺点三、VGG网络结构

海洋.之心·2023-04-11 16:55

一文总结经典卷积神经网络CNN模型

下面总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。

全栈O-Jay·2023-04-11 16:44

两个3x3卷积核替代一个5x5卷积核

而VGG16说明了两个3×33\times33×3的卷积核和一个5×55\times55×5的卷积核感受野相同，从而可以使用两个3×33\times33×3的卷积核替代一个5×55\times55×5的卷积核

八块腹肌怎么练·2023-04-11 07:18

TORCH03_01数据集与加载器

实际LeNet，AlexNet，VGG，ResNet等神经网络都有自己的图像预处理套路。

杨强AT南京·2023-04-11 07:23

Python交通标志识别基于卷积神经网络的保姆级教程（Tensorflow）

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·2023-04-11 05:15

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（人脸识别）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·2023-04-11 05:39

学习周报3.19

Anovelmodelforwaterqualitypredictioncausedbynon-pointsourcespollutionbasedondeeplearningandfeatureextractionmethods》，文献主要开发了一种新的深度学习模型SOD-VGG-LSTM

hehehe2022·2023-04-09 21:50

【11】网络模型的使用、修改、保存、读取

/dataset",split="train",download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())#这个数据集没有办法再公开的访问了vgg16

cocapop·2023-04-09 17:08

faster-rcnn研究

工程已经可以跑，但是用vgg16的时候预训练模型会加载不上，后续在研究，现在先把slowfast这一块改进一下嵌入预训练模型（最好）。预训练模型如果传输有问题的话这里就

黑恶歌王·2023-04-09 17:09

PyTorch C++系列教程1：用 VGG-16 识别 MNIST

PyTorch系列文章目录文章目录PyTorch系列文章目录前言安装CPU版本：GPU(CUDA9.0)版本：GPU(CUDA10.0)版本：一、VGG-16的网络结构训练总结前言本文讲解如何用PyTorchC

武魂殿001·2023-04-08 13:50

CBAM: Convolutional Block Attention Module—— channel attention + spatial attention

影响卷积神经网络的几大因素：Depth:VGG,ResNetWidth:GoogLeNetCardinality:Xception,ResNeXtAttention：channelattention,spatialattentionAttention

佛系调参·2023-04-08 12:45

可视化探索卷积神经网络提取特征

发展历程主要从Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。

weixin_33953249·2023-04-08 10:26

目标检测从入门到精通—概述（一）

摘要：在今天之前我的大部分时间都花在学习图像的分类上，主要是学习经典的卷积神经网络（LeNet/AlexNet/NIN/VGG/Google/ResNet）等等，然后利用迁移学习(transferlearning

君临天下夜未央·2023-04-08 10:01

InsightFace: 2D和3D人脸分析项目

训练数据集包括已标准化的MS1M、VGG2和CASIA-Webface数据集，这些数据集已经打包为MXNet二进制格式。

神罗Noctis·2023-04-08 03:10

全卷积网络FCN详解与代码实现

简单粗暴——FCN一、学习目标二、CNN与FCN的区别三、FCN结构四、FCN缺点五、VGG网络的FCN化先附上FCN论文Pytorch实现https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn

刘大鸭·2023-04-07 22:48

深度学习语义分割篇——FCN原理详解篇

原理详解近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏：点赞、收藏⭐、留言没想到今天是创作两周年，必须浅浅更新一篇⛳⛳⛳深度学习语义分割篇——FCN原理详解篇写在前面在过往的博客中，我已经介绍了几种经典神经网络（VGG

秃头小苏·2023-04-07 22:05

经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）

AlexNetAlexNet之所以能够成功，跟这个模型设计的特点有关，主要有：使用了非线性激活函数：ReLU防止过拟合的方法：Dropout，数据扩充（Dataaugmentation）其他：多GPU实现，LRN归一化层的使用ReLU计算量大大减小,收敛速度变快数据扩充最简单、通用的图像数据变形的方式：水平翻转图像，从原始图像中随机裁剪、平移变换，颜色、光照变换AlexNet在训练时，在数据扩充（

邓沉香·2023-04-07 18:25

pytorch复现网络AlexNet和VGG

关于AlexNet很重要的链接1关于AlexNet很重要的链接2下图是AlexNet的网络结构下面两个网络输入图片不一致，一个是224x224，一个是227x227注意，第一幅图可能是VGG16的结构图

周月亮·2023-04-05 14:56

Lenet详解以及keras＋tensorflow实现

0、BP前反馈神经网络原理详解1、Lenet详解2、Alexnet详解3、VGG网络结构4、NIN网络结构5、Googlenetinceptionv1结构详解、inceptionv2和inceptionv3LENET

fanzy1234·2023-04-05 13:04

加载模型时出现‘module‘不存在的问题

module不存在的原因是因为可能预训练模型使用一个显卡训练，而我们自己训练的模型是多卡训练的，这时在加载模型的过程中就会出现module不存在的报错，解决方法直接上代码：#createmodelmodel=vgg

SetMaker·2023-04-05 12:12

AlexNet（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）网络详解

保持客气哈·2023-04-05 10:31

【Fine Tune】神经网络调优总结

参考：AComprehensiveguidetoFine-tuningDeepLearningModelsinKerascode:github目录1为什么要调优：2什么时候调优：3调优技巧4调优方法(VGG16

Roger-Liu·2023-04-05 03:08

利用VGG16进行猫狗分类

不同之处在于，上一篇笔记使用的方法是传统的“卷积+池化+全连接层”形式，这一次将尝试利用transferlearning解决此问题，选用的pretrainedmodel为VGG162.VGGNet是ILSVRC2014

dataengineer·2023-04-05 00:32

经典卷积神经网络详解（AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CSPNet、Darknet、EfficientNet、SqueezeNet..）

文章目录经典网络LeNet:基础图像识别网络(1998)AlexNet：深度卷积网络（2012）ZFNet：大型卷积网络(2013)VGGNet：使用块的网络(2014)NiN：网络中的网络（2014）GoogLeNet:含并行连接的网络(2014)ResNet:残差网络（2015）DenseNet:稠密连接网络（2017）Darknet-19（2016）Darknet-53（2018）Effic

zyw2002·2023-04-04 21:31

深度学习pytorch实战三：VGG16图像分类篇自建数据集图像分类三类

1.自建数据集与划分训练集与测试集2.模型相关知识3.model.py——定义AlexNet网络模型4.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数5.predict.py——利用训练好的网络参数后，用自己找的图像进行分类测试一、自建数据集与划分训练集与测试集1.自建数据文件夹首先我们确定这次分类种类，采用爬虫、官网数据集和自

Studying 开龙wu·2023-04-04 11:39

网格结构对比分析

网络结构对比分析----LeNet-5AlexNetVGGInceptionResNetMobileNet1引言2LetNet3AlexNet4VGG5GoogleInception5.1InceptionV15.2inceptionV26ResNet6.1ResNetV16.2ResNetV27MobileNet7.1mobileNetdepthwise7.2

邢源·2023-04-04 10:16

人工智能 | CIFAR10卷积神经网络实践

目录一、实验目的二、算法步骤三、实验结果一、实验目的采用CIFAR10图像数据集中的猫狗图像集或kaggle的猫狗图像数据集对经典深度卷积神经网络模型VGG16进行分类识别训练和测试。

尘封的CPU·2023-04-03 20:34

Pytorch使用预训练好的卷积神经网络进行推理预测

我们直接看一个实例，利用已经预训练好的VGG16卷积神经网络对一张图像获取一些特定层的输出，并将这些输出可视化，并观察VGG16对图像的特征提取情况。

城南皮卡丘·2023-04-03 14:58

MobileNet v1、v2，v3网络模型

（相比VGG16准确率减小了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32）。网络中的亮点有：DepthwiseConvolution（大大减少运算量和参数数量）增加

Caoyy686868·2023-04-02 07:59

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