VGG-16

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

LQS2020·2024-09-02 19:32

基于VGG-16的检测并清除杂草

目录1简介：检测并清除杂草1.1问题描述：1.2预期解决方案：1.3数据集：1.4图像展示：2数据预处理2.1数据集结构2.2部分数据分析2.3提取数据集2.4数据增强2.5构建数据集3使用VGG-16

想了半天也不知道取什么名字·2024-02-01 21:26

【Week-P6】VGG16-好莱坞明星识别

test_accuracy=24.7%6.1修改三个地方，得到test_accuracy=23.9%本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制说明：（1）本次学习使用VGG

m_Molly·2024-02-01 10:57

【20240123】唠一下

文章目录**Q:在资源有限的情况下，你认为哪些因素对于提高VGG-16模型的test_accuracy最为重要？****Q:可以通过网格搜索或随机搜索等方法来找到最优的超参数。

m_Molly·2024-02-01 10:57

经典卷积神经网络-VGGNet

二、VGG-16网络结构其中VGG系列具体的网络结构如下表所示：如图所示，这是论文中

侯静川·2024-01-02 06:37

【深度学习-目标检测】02 - Fast R-CNN 论文学习与总结

效率和准确性的提升：FastR-CNN在之前的工作基础上，通过几项创新提高了训练和测试的速度，同时也提高了检测的准确性（提高了训练和测试速度包括准确性）性能比较：相较于R-CNN，以VGG-16为特征提取网络的基础下

CarNong_Blog·2023-12-26 08:35

模型压缩四大方向，计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述

如VGG-16网络在对单张图像进行分类时，需要执行

小小杨树·2023-12-25 03:58

18个面向初学者的经典开源计算机视觉项目-图像分类篇Inception(三)

尽管上述VGG-16在当年的ILSVRC中排名第二，但排名第一的不是别人，正是谷歌——通过它的GoogLeNet或Inception。最初的论文提出了Inceptionv1模型。

元宇宙MetaAI·2023-12-18 09:38

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理1）数据集来源2）数据集内容3）数据集预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG

小胡说人工智能·2023-12-17 15:36

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

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Pycharm环境Android环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型，使用

小胡说人工智能·2023-12-17 15:06

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.模型生成1）模型导入及调用2）相关代码（1）布局文件（2）主活动类相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG

小胡说人工智能·2023-12-17 15:33

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存4.模型生成系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG

小胡说人工智能·2023-12-16 23:45

卷积神经网络（VGG-16）猫狗识别

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.再次检查数据3.配置数据集4.可视化数据三、构建VG-16网络四、编译五、训练模型六、模型评估七、保存and加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：

NoteLoopy·2023-12-03 07:06

每天五分钟计算机视觉：经典的卷积神经网络之VGG-16模型

VGG-16网络，VGG-16网络没有那么多超参数（不是说训练参数

幻风_huanfeng·2023-12-02 01:23

WeekT8 - 猫狗识别1（VGG-16）

文章目录1.导入数据2.数据预处理之加载数据3.配置数据集4.可视化数据5.搭建VGG-16网络5.编译6.训练模型7.模型评估8.预测9.tqdm说明9.1再来说遇到的那个报错10.文中比较严重的bug

m_Molly·2023-11-21 08:34

Week-T9 猫狗识别2

文章目录一、准备环境二、准备数据2.1获取数据集2.2.可视化数据三、搭建训练模型3.1自定义VGG-16模型3.2编译模型3.3训练模型四、模型评估与预测4.1模型评估4.2模型预测五、总结本文为365

m_Molly·2023-11-21 08:34

Week T7 - 咖啡豆识别（VGG-16）

文章目录1.导入数据2.加载数据3.可视化数据4.配置数据集5.构建VGG-16网络结构(1)VGG优缺点分析：(2)调用方式：官方模型调用，or自己写代码搭建(3)网络结构：6.训练(1)设置loss

m_Molly·2023-11-21 08:04

卷积神经网络（VGG-16）海贼王人物识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集5.归一化三、构建VGG-16网络

NoteLoopy·2023-11-19 23:30

backbone：从AlexNet到...（持续补充ing）

Introduction（前言知识）代码参考卷积、池化输出退化1*1卷积减少或增加通道数自然的减少计算量解决了什么问题，达到了什么样的效果AlexNet整体结构如下VGGNet网络结构如下，D、E分别代表VGG

怎么全是重名·2023-11-11 12:25

图像分类经典网络架构

目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-196、GoogLeNet7、Inceptionv3/v48、ResNetILSVRC9、preResNet10

Q渡劫·2023-10-15 11:24

模型复现：VGG-16

VGG-16是在图像分类和检测任务中很常用的一种网络结构。本文通过pytorch来复现一下。

公众号学一点会一点·2023-10-13 16:32

基于图像识别的迁移学习之一

案例分析加载数据部分同上一个案例，只需把数据输入到预训练的VGG-16或者ResNet50中。

会的东西有点杂·2023-10-13 07:03

卷积神经网络的发展历史-VGG

VGG的产生2014年，Simonyan和Zisserman提出了VGG系列模型（包括VGG-11/VGG-13/VGG-16/VGG-19），并在当年的ImageNetChallenge上作为分类任务第二名

会的东西有点杂·2023-10-08 07:38

VGGNet为什么效果比AlexNet好

VGGNet简介VGGNet网络结构下图是学界最常使用的vgg-16神经网络结构图，可以看到其组成由：个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层

机器不会学习·2023-09-14 08:59

CNN层和特征可视化

首先，让我们来看看完整的CNN架构;下面是一个名为VGG-16的网络，它经过培训可识别各种图像类别。它接收图像作为输入，并输出该图像的预测类。

徐凯_xp·2023-08-31 06:20

【卷积神经网络】经典网络之 LeNet-5, AlexNet 与 VGG-16

随着计算机硬件的升级与性能的提高，运算量已不再是阻碍深度学习发展的难题。卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork，CNN）是深度学习中一项代表性的工作，其雏形是1998年LeCun提出的LeNet-5模型。如今，卷积神经网络已被广泛应用于计算机视觉领域。本文主要介绍卷积神经网络中的经典网络，包括LeNet-5,AlexNet和VGG-16.目录1LeNet-52AlexNet

洋洋Young·2023-08-23 12:56

记录一下通过Python+Gensim+jieba进行中文分词及特征提取的坑

图片的特征通过预训练的VGG-16网络提取，这个没什么可细说的，今天主要讲讲如何提取中文tags的word2vec特征。

43b8e63c4c9f·2023-08-10 04:32

经典CNN(三）：DenseNet算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制1前言在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如GoogleNet，VGG-16，Incepetion

放鹿的散妃·2023-08-09 09:52

pytorch搭建VGG网络

pytorch搭建VGG网络CNN感受野VGG-16搭建VGG网络model.pytrain.pypredict.pyclass_indices.jsonVGG网络的创新点：通过堆叠多个小卷积核来替代大尺度卷积核

张嘉烘·2023-08-03 16:26

PyTorch实战6：好莱坞明星识别--VGG16

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P6周：好莱坞明星识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、调用官方的VGG-16模型二、设置动态学习率三、保存训练模型最佳权重本次实战主要学习内容

王者与CV·2023-06-09 11:24

PyTorch实战7：咖啡豆识别--手动搭建VGG16

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P7周：咖啡豆识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、手动搭建VGG

王者与CV·2023-06-09 11:48

卷积神经网络分类算法的模型训练

模型创建与编译原VGG-16模型要求输入224×224×3的图片，限于GPU的计算能力，选择将28×28×1的数据集图片大小重置为56×56×1，由此计算出进入第一个全连接层的图像尺寸为7×7×256；

Mr Robot·2023-04-20 19:27

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

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

卷积神经网络——vgg16网络及其python实现

1、介绍VGG-16网络包括13个卷积层和3个全连接层，网络结构较LeNet-5等网络变得十分复杂，但同时也有不错的效果。

追剧入迷人·2023-03-24 07:14

pytorch学习笔记10-现有网络模型的使用与修改

VGG-16模型认识VGG16VGG16模型之前的官方文档如果pretrained=True，说明这个网络模型中的参数在ImageNet数据集上

ThreeS_tones·2023-02-01 19:58

【Computer Vision】基于VGG-16实现中草药分类

【ComputerVision】基于VGG-16实现中草药分类活动地址：[CSDN21天学习挑战赛](https://marketing.csdn.net/p/bdabfb52c5d56532133df2adc1a728fd

ぃ灵彧が·2023-01-27 15:20

深度学习VGG模型提取特征

用VGG-16预训练好的模型提取特征，通过相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集，所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征，可以用于对图像进行描述。

hhg_my·2023-01-20 10:01

现有网络模型的修改【学习笔记】

但是，我们的数据集类别数往往与现有网络模型输出层的神经元个数是不相同的，例如VGG-16的输出神经元个数为1000，因此我们常常需要对现有模型的输出层进行修改，修改方式有以下三种：importtorchvision.datasetsfromtorchimportnntrain_data

Mola_ya·2023-01-17 22:39

PyTorch - 常见神经网络

文章目录LeNetAlexNetDropoutAlexNet网络结构torchvision中的AlexNet的实现ZFNetVGG-NetsVGG各网络VGG-16网络结构GoogLeNet代码实现ResNetDenseNetRNNLSTMGRULeNet1998

伊织code·2023-01-15 09:53

365天深度学习训练营-第P7周：咖啡豆识别

参考文章：Pytorch实战|第P7周：咖啡豆识别(训练营内部成员可读)**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**要求：自己搭建VGG

limits123·2023-01-11 11:38

Keras实现——使用预训练的卷积神经网络（VGG16）提取图像特征

weixin_42560055/article/details/110097730https://blog.csdn.net/kan2281123066/article/details/83474456用VGG

dataloading·2023-01-07 11:19

VGG-16详解

VGG-16示例理解：不易理解的地方：扩充：结合VGG-16视频及文档学习Vgg11-19理解：输入图像为2242243，大小为：224224，深度为：3（通道数）3364卷积：33表示卷积核大小，64

三少的笔记·2023-01-06 13:32

PyTorch搭建VGGNet模型（在CIFAR10数据集上准确率达到了90%）

PyTorch搭建VGGNet模型CIFAR10数据集（准确率排行）目前准确率超过了2021年提出的ReActNet-18模型VGG-16：VGGNet((features):Sequential((0

DeeGLMath·2023-01-06 12:18

深度学习：06 图像以Tensor方式输入CNN

，分别用一个字母代表每个轴上的长度，那么它的shape为：[B,C,H,W]我们从右往左看：对于H、W，我们应当能想到它是输入图像的长度与宽度，比如在fashion图像数据集里的图像数据为28*28、VGG

夏天是冰红茶·2023-01-03 09:32

VGG网络架构

公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名，主要贡献是使用很小的卷积核(3×3)构建卷积神经网络结构，能够取得较好的识别精度，常用来提取图像特征的VGG

开心码农小王。·2022-12-30 09:52

Adversarial Complementary Learning for Weakly Supervised Object Localization模型解析(基于对抗互补学习的弱监督目标定位)

.背景:学习仅使用图像级监督来定位感兴趣的对象的深度模型非常困难早先处理方式:根据预先训练的卷积分类网络生成类的定位图,通过用一个全局平均池化层和一个全连接层来替换分类网络的最后几层(AlexNet和VGG

YZY-2.3·2022-12-30 01:12

365天深度学习训练营-第P6周：好莱坞明星识别

目录一、前言二、我的环境三、代码实现1、设置GPU2、导入数据3、划分数据集4、调用VGG16模型5、训练代码6、测试函数7、设置动态学习率8、开始训练8、数据可视化9、模型评估四、拔高部分1、手动搭建VGG

派大星先生c·2022-12-29 14:12

动手学深度学习之经典的卷积神经网络之VGG

每个VGG块的最后一层VGG架构其实就是替换掉AlexNet的整个卷积的部分在多个VGG块之后连接全连接层不同次数的重复块得到不同的架构VGG-16,VGG-19…进度总结VGG有两个思想影响了后来的研

哈哈哈捧场王·2022-12-28 10:36

动手学深度学习———使用块的网络VGG

2、VGG架构多个VGG块后接全连接层；不同次数的重复块得到不同的架构VGG-16、VGG-19，...3、VGG网络与AlexNet和LeNet一样，VGG网络由

橙子吖21·2022-12-28 08:17

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