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VGG16
keras入门(二) VGG网络实现猫狗大战
上次用keras实现了简单的线性方程,接下来实现比较经典的CNN网络-----
VGG16
,下面显示的是VGG网络的结构图这里使用vgg-16,经过多个(卷积层,池化层),最后通过三个全连接层变为一个一维的数据
菜鸟小灰灰
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2020-07-10 04:30
人工智能
深度学习
VGG
Keras
算法
AI
python
keras入门级学习
基于
VGG16
深度学习预训练权重的图像分类预测实验
徐海蛟教学一直以来,计算科学家在为建立世界上最精确的计算机视觉系统孜孜不倦地努力着,但取得进展的过程却一直如马拉松竞赛般漫长而艰辛。斯坦福大学每年都会举行一个比赛ILSVR,邀请谷歌、微软、百度等IT企业使用ImageNet——全球最大的图像识别数据库,测试他们的系统运行情况。每年一度的比赛也牵动着各大巨头公司的心弦,过去几年中,系统的图像识别功能大大提高,ImageNet2012分类数据集中的错
徐海蛟博士
·
2020-07-10 04:48
徐海蛟教学
徐海蛟
徐海蛟博士
Tensorflow Slim微调模型
这里以
VGG16
为例进行讲解。
VGG16
的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层,即conv1~conv5。还有三层全连接层,即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。
twinkle_star1314
·
2020-07-10 03:59
Tensorflow
VGG16
预训练学习笔记
1.迁移学习2.预训练模型3.使用预训练模型4.运用预训练模型?提取特征(extractfeatures)?优化模型(finetunethemodel)5.优化模型的方式6.在数字识别中使用预训练模型?只针对输出密集层(outputdenselayer)的重新训练?冻结初始几层网络的权重因子1什么是迁移学习?我们知道,神经网络需要用数据来训练,它从数据中获得信息,进而把它们转换成相应的权重。这些权
tumi678
·
2020-07-10 03:53
机器学习
环境配置
[论文笔记]Relay Backpropagation for Effective Learning of Deep Convolutional Neural Networks
一.介绍随着近年来卷积神经网络CNN的应用,在许多计算机视觉任务中获得了巨大的突破;与此同时,网络深度的重要性也被揭露出来了,比如
VGG16
比AlexNet有更深的网络,在ImageNet数据集上也有更好的精
talysun0715
·
2020-07-10 03:45
论文笔记
深度学习笔记(一):模型微调fine-tune
(2)现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型,比如
VGG16
/19,Resnet等模型,并用大型数据集来做训练集,比如Imagenet,COCO等训练好的模型参数;(3)正常情况下,我们常用的
VGG16
熊宝宝爱学习
·
2020-07-10 02:52
深度学习
脉冲神经网络SNN的简介
第二代神经网络也是目前使用的最广泛的网络算法,例如
VGG16
,ResNet等等的DNN都是第二代网络。第三代神经网络:‘主要使用“整合放电”(int
one face Zl
·
2020-07-10 00:34
神经网络
人工智能
深度学习5:使用预训练模型(1)
这里使用的是一个简单且老的模型
vgg16
,这个模型和我们之前使用的架构很相似。使用预训练的网络有两种方法,即特征提取和微调模型。首先,在之前的学习中,卷积神经网络包括两个部分,第一部分由卷积层和
19element91
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2020-07-10 00:07
深度学习
【视频中的关键帧提取】Deep Keyframe Detection in Human Action Videos
用LDA生成标注:每一类视频双流
VGG16
提取特征拼接在一起,经过LDA,用1类对其他所有类的方式生成LDA矩阵,经过下面这个公
废柴Panda_M
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2020-07-09 23:52
论文别白读
tensorflow入门实战----
VGG16
完成猫狗分类
其中模型和训练集需要提前下好的fromkeras.application.vgg16importVGG16fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D,Activation,Dropout,Flatten,Densefromkeras.optimizersimportSGDfromkeras.prepr
handsome programmer
·
2020-07-09 23:00
机器学习
编程
python
图像理解(Image Captioning)(1)CNN部分
**数据集**四、网络模型4.1理想⽹络模型4.1.1CNN网络模型五、实现步骤总体步骤:5.1使⽤keras创建
VGG16
定义的CNN⽹络结构5.2提取图像特征一、应用领域图像搜索安全监控鉴黄二、原理
一抹烟霞
·
2020-07-09 22:40
深度学习
TensorFlow实现
VGG16
本文利用TensorFlow实现
VGG16
,并以17Flowers(17CategoryFlowerDataset)为案例进行实战。
The_Thinker_QChen
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2020-07-09 22:29
DeepLearning
深度学习笔记--使用keras创建和加载VGG模型
VGG16
模型,顾名思义,有16层,通过学习github上的源码,发现其中有13层为卷积层(conv),3层为全连接(Dense),还有若干层pooling层。
hellosonny
·
2020-07-09 14:18
TensorFlow 实现
VGG16
图像分类
TensorFlow实现
VGG16
图像分类1.vgg16.py构建模型(1)__init__(2)forward2.utils.py处理图片3.nclasses.py字典4.app.py主应用程序VGG
机器学习Zero
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2020-07-09 13:27
#
Tensorflow
【总结】keras下,利用
VGG16
和resnet50预训练模型,完成多类别动物图片分类任务(中)
多类别动物图片分类任务(中)在前半部分,我们已经完成了前两大步,并决定使用ResNet50预训练网络来训练模型。那么接下来,就让我们引入keras中已经封装好的ResNet50预训练网络参数。ResNet50的引入代码实现base_model=ResNet50(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(img_width,img_heigh
ZZU_chenhao
·
2020-07-09 12:33
任务总结
任务总结
【总结】keras下,利用
VGG16
和resnet50预训练模型,完成多类别动物图片分类任务(下)
多类别动物图片分类任务(下)在最后,我们将在之前完成模型的基础上,利用模型微调,来进一步提高val_acc。查看ResNet50的模型结构想要进行模型微调,前提自然是知道我们可以调整那些层,关于这一点,我们可以利用summary函数来实现。代码实现model.summary()模型层次_________________________________________________________
ZZU_chenhao
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2020-07-09 12:33
任务总结
深度学习_经典网络_
VGG16
和ResNet152哪个参数量更多
从ResNet的论文中可知(ResNet论文可在这个文章中的第六部分找到)152层的残差网络在时间复杂度上和
VGG16
是一样大的。
CV-GANRocky
·
2020-07-09 11:48
#
经典网络
利用预训练
VGG16
实现分类
以下是利用
VGG16
进行猫狗分类的一个例子。
拾贝壳的大男孩
·
2020-07-09 09:43
新技能
使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类
Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型:Xception,
VGG16
,VGG19,ResNet50,InceptionV3。
ccuux3
·
2020-07-09 09:43
图像分类
3D视觉系列:PoseCNN
提出新的姿态估计损失函数ShapeMatch-Loss:解决旋转对称物体姿态估计问题提出新的数据集:YCB-Videodataset2论文思路上述是整个网络结构图bodynet是
vgg16
,网络的预测输出共有
夕小阳
·
2020-07-09 08:04
计算机视觉
3D
视觉
tensorflow训练好的
vgg16
想试一试传说中
vgg16
的神奇?真是太难了。以下是我的一段艰辛过程,阅知即可。
小飞侠。
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2020-07-09 08:56
tensorflow
基于VGG-16的图像分类实验
1、数据准备本次实验我使用的数据是5种花的图片,真实图片如下所示:5种花简单用0–4标签,训练一个不错的网络模型需要大量的数据,本次实验样本数量如下表:2、
vgg16
网络结构vgg_16典型的特点就是使用
hxf-v
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2020-07-09 08:38
图像分类
【总结】keras下,利用
VGG16
和resnet50预训练模型,完成多类别动物图片分类任务(上)
多类别动物图片分类任务(上)在学习了大约2周的机器学习和深度学习的基础知识,并跑了十多个模型之后,老师给我布置了一项真正的实际任务:利用已经收集到的图片信息,构建并训练模型,一期目标使得精度达到84%,二期目标使得精度达到90%。一开始并没有认识到,真正的实际数据会和demo中最后的结果差距如此之大,使得自己消沉了一段时间,不过经过将近15天的努力,总算是完成了任务,亦有所收获。故,在此把我这段时
ZZU_chenhao
·
2020-07-09 07:37
任务总结
关于
VGG16
预训练的理解与实践
今天看到了迁移学习的相关内容但是,感觉并不是很清楚,问了一波大概有了比较清楚的认识,结合网上相关内容,记录如下。1.概念:迁移学习(TransferLearning)的目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。2.迁移学习的适用情况目前大多数机器学习算法均是假设训练数据以及测试数据的特征分布相同。然而这在现实世界中却时常不可行。例如我们我们要对一个任务进行分类,但是此任务中数据不充
Xiacedar
·
2020-07-09 07:10
深度学习
resNet50
Vgg16
图像分类
Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune模型的预训练权重将下载到~/.keras/models/并在载入模型时自动载入图片分类模型的示例利用ResNet50网络进行ImageNet分类fromkeras.applications.resnet50importResNet50fromkeras.preproce
Jeofu
·
2020-07-09 07:58
深度学习
CNN
CNN02:Pytorch实现
VGG16
的CIFAR10分类
CNN02:Pytorch实现
VGG16
的CIFAR10分类1、
VGG16
的网络结构和原理VGG的具体网络结构和原理参考博客:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077
xiaoheizi_du
·
2020-07-09 01:37
CNN
Pytorch
卷积神经网络CNN
VGG
深度学习之语义分割-SegNet
Thiscoretrainablesegmentationengineconsistsofanencodernetwork,acorrespondingdecodernetworkfollowedbyapixel-wiseclassificationlayer.模型说明:基础模型采用
VGG16
leo_whz
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2020-07-09 00:37
segmentation
用tensorflow实现
VGG16
还是一样用tensorflow实现了一下
VGG16
的网络结构。
weixin_45414789
·
2020-07-08 23:07
深度学习
卷积神经网络
tensorflow实现
VGG16
以及tensorboard可视化参数调整
众所周知,
VGG16
为深度学习在计算机视觉一个典型卷积神经网络算法。它是由卷积层的堆叠组合而成的。tensorflow是谷歌开源的深度学习的框架,而tensorboard为深度学习的可视化工具。
u014800084
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2020-07-08 11:44
深度学习
faster rcnn源码解析
主要参考代码是pytorch-faster-rcnn,部分参考和借用了以下博客的图片[1]CNN目标检测(一):FasterRCNN详解姊妹篇maskrcnn解析整体框架首先图片进行放缩到W*H,然后送入
vgg16
爆米花好美啊
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2020-07-08 10:19
深度学习
论文学习笔记
Caffe
detection
faster-r-cnn
深度学习
pytorch
caffe
基于tensorflow +
Vgg16
进行图像分类识别的实验
本实验主要参照了这个网页https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/
vgg16
/来进行。VGGisaco
sparkexpert
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2020-07-08 06:33
图像处理
tensorflow
使用
VGG16
实现图像识别分类,使用 VGG 19 实现艺术风格转移
使用
VGG16
实现图像识别分类及VGG19实现艺术风格转移一、VGG简介1.1网络架构1.2VGG代码上使用到的一些函数讲解二、基于
VGG16
实现图像识别和分类TensorFlow实现三、基于VGG19
smilejiasmile
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2020-07-08 06:47
Tensorflow
机器学习
#
TF
之
Deep
Learning演练场
五、VGG、AlexNet、ResNet网络(超详细哦)
五、VGG、AlexNet、ResNet网络(超详细哦)1、VGG网络1.1、VGG网络结构1.2、理解
VGG16
(19)卷积网络2、AlexNet网络2.1、AlexNet网络结构2.2、理解AlexNet
会哭泣的猫
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2020-07-08 01:07
深度学习
Python深度学习(4):猫狗分类
一个是自己搭建卷积网络,另一个是直接使用
VGG16
。其中直接使用
VGG16
又可以分为抽取特征和微调模型两种方法。
Brielleqqqqqqjie
·
2020-07-08 01:18
Python深度学习
Tensorflow实现
vgg16
网络复现和tensorboard的使用
首先需要获取图像数据,因为图像没有经过0,1处理,而且只有三张照片循环输入,效果不是很好,但是文章主要把重点放在使用slim实现
vgg16
复现和tensorboard的使用。
lhysama
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2020-07-08 01:57
vs2017\vs2019
VGG16
处理cifar-10数据集的PyTorch实现
这是针对于博客vs2017安装和使用教程(详细)和vs2019安装和使用教程(详细)的VGG16-CIFAR10项目新建示例目录一、说明二、代码三、结果四、注意事项一、说明1.网络框架搭建教程请参看博主博客:PyTorch入门实战(四)——利用Torch.nn构建卷积神经网络2.这里主要展示博主的代码和运行结果,希望可以帮助到正在学习PyTorch的人们二、代码1.nn_module_sample
悲恋花丶无心之人
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2020-07-07 23:05
Python
Deep
Learning
Pytorch
PyTorch
vs2017
VGG
cifar10
python
tensorflow系列之_
vgg16
网络编写
Vgg16
是卷据神经网络经典的网路结构之一,本人为学习tensorflow语法,实操构建
vgg16
网络,用的tensorflow的contrib的模块,简洁方便。
好吃的鱿鱼
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2020-07-07 20:25
tensorflow
fast-rcnn论文翻译
FastR-CNN训练非常深的
VGG16
网络比R-CNN快9倍,测试时间快213倍,并在PASCALVOC上
fool-zz
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2020-07-07 19:43
keras实现
VGG16
CIFAR10数据集方式
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!importkerasfromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flatte
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2020-07-07 12:08
keras实现
VGG16
方式(预测一张图片)
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~fromkeras.applications.vgg16importVGG16#直接导入已经训练好的
VGG16
网络fromkeras.preprocessing.imageimportload_img
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2020-07-07 12:04
Keras预训练的ImageNet模型实现分类操作
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:
VGG16
、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。
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2020-07-07 10:34
Fast RCNN
FastRCNN训练
VGG16
的速度要比RCNN快9倍,在测试时的快213倍,并在PASCALVOC上实现了更高的mAP。
AJ__Ethan
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2020-07-07 08:34
paper
PyTorch2ONNX2TensorRT 踩坑日志
2019/12/07初版2019/12/17更新AdaptivePooling,找BUG思路2019/12/27添加AdaptivePooling示例2020/01/01添加
VGG16
示例链接实验环境ONNX
麦克斯韦恶魔
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2020-07-07 08:37
学习笔记
#
linux
gpu
相关
#
TRT
Python深度学习读书笔记(四)(使用
VGG16
优化kaggle猫狗分类)
预训练网络:之前在大型数据集上训练好,保存好的网络。如果原始数据集足够大,足够通用,则预训练网络学到特征的空间层次结构可以有效的作为通用模型。使用预训练网络的两种方法:特征提取:对于卷积神经网络而言,特征提取就是取出之前训练好网络的卷积基(池化层和卷积层部分)。这部分学到的表示更加通用,更适合重复使用。卷积层提取表示的通用性取决于层中模型的深度,更靠近底部的是局部的高度通用的特征图,靠近顶部的是更
EmDan
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2020-07-07 07:23
读书笔记
TensorFlow
VGG16
网络实现Cifar-10图像分类
这次继续在colab中实现TensorFlow学习的第二个任务:对cifar-10数据集进行图像分类任务的学习。本文采用了VGG-16网路结构,去掉了一层maxpooling层,最终测试集上可以达到0.92左右的结果。cifar-10数据集介绍CIFAR-10数据集包含10个类别的RGB彩色图片。图片尺寸为32×32,这十个类别包括:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车。一共有50000张
xun__Meng
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2020-07-06 20:03
机器学习
keras分类猫狗数据(下)finetune
数据预处理keras分类猫狗数据(中)使用CNN分类模型keras分类猫狗数据(下)迁移学习keras分类猫狗数据(番外篇)深度学习CNN连接SVM分类1.使用keras.applications中的
vgg16
李上花开
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2020-07-06 17:11
python与人工睿智
机器学习入门与放弃
狗猫数据集的两阶段分类实验python编程
目录数据集准备安装库狗猫数据集的两阶段分类实验创建三个子集的新数据集构建小型卷积网络数据预处理训练图像数据生成器增强数据构建卷积网络构建
VGG16
网络将猫狗数据集传递给神经网络参数调优数据集准备先下载数据集安装库狗猫数据集的两阶段分类实验创建三个子集的新数据集
lxzysx
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2020-07-06 15:24
FCN(Fully Convolutional Networks)论文复现总结
训练FCN的过程是:要先根据
Vgg16
的model,训练FCN32s,再应用得到的FCN32s的model,训练FCN16s,再应用得到的FCN16s
徐梓航
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2020-07-06 09:29
FCN
Tensorflow如何直接使用预训练模型(
vgg16
为例)
Tensorflow如何直接使用预训练模型(
vgg16
为例)本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44633882/article/details/89054159主流的CNN
coasxu
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2020-07-06 06:54
Tensorflow记录
深度学习
ECO代码详解
ECO代码详解ECO主要采用了
VGG16
中第3层和第14层以及HOG特征,扩大了4.5倍的搜索范围,以下是对代码的详细说明。
生きて
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2020-07-06 05:27
算法讲解
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