VGG16 第22页

论文评述：Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

作者利用的是VGG16，应该是fine-trunning其所有层的参数。（文中没有提到，所以是猜测）。训练过程分为两个阶段，第一个阶段：根据groundtruth进行centralbo

deardao·2020-06-24 04:06

深度学习笔记——分类模型（三）VGG16

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefVGG16(input_shape=(224,224,3),classes=1000):img_input=Input(s

wind_700·2020-06-24 01:35

如何下载mmdetection官方提供的预训练模型

由于网络原因，导致下载速度非常慢，此时我们可以通过mmdetection指定的阿里云镜像源下载，如下图所示：例如，我们想要下载SSD网络的Backbone，即VGG16的预训练模型。

进击的路飞桑·2020-06-23 21:56

Tensorflow2.0入门教程16:使用经典CNN网络进行迁移学习和微调

ResNetV2InceptionV3InceptionResNetV2MobileNetMobileNetV2DenseNetNASNet下载预训练模型：tf.keras.applicationstf.keras.applications中有一些预定义好的经典卷积神经网络结构，如VGG16

itluojie·2020-06-23 19:44

使用keras加载vgg16等模型权重文件失败的解决办法和模型.h5文件网盘下载地址

官方下载地址https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases网盘下载地址链接:https://pan.baidu.com/s/1uh4ta7_J9NKYMW-PXCyCyQ密码:h3sw其中包含resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h598.1Mresnet50_weights_tf

_TFboy·2020-06-23 17:27

VGG16模型训练自己数据集

什么是VGG16模型VGG是由Simonyan和Zisserman在文献《VeryDeepConvolutionalNetworksforLargeScaleImageRecognition》中提出卷积神经网络模型

我是尘客哥·2020-06-23 17:23

利用Keras预训练的VGG16网络提取特征，学习 ‘’Dogs VS Cats‘’ 例子

内容转载摘录自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4929fe410102y72f.htmlhttps://www.cnblogs.com/qwangxiao/p/9212548.html了解更多卷积神经网络知识clickhere。仅为学习。使用预训练网络的bottleneck特征一个稍微讲究一点的办法是，利用在大规模数据集上预训练好的网络。这样的网络在多数的计算机视觉问

水车小屋静·2020-06-23 17:27

vgg16介绍

预处理图片的预处理就是每一个像素减去了均值，算是比较简单的处理。卷积核整体使用的卷积核都比较小（3x3），3x3是可以表示「左右」、「上下」、「中心」这些模式的最小单元了。3×3whichisthesmallestsizetocapturethenotionofleft/right,up/down,center还有比较特殊的1x1的卷积核（Inception-v1也有这个东西），可看做是空间的线性

burke_____·2020-06-23 15:24

keras实现Deep Dream

本文主要介绍通过keras提供的InceptionV3实现DeepDream，keras提供了许多类似的可用网络，如VGG16,VGG19,Xception,ResNet50。

cchangcs 公众号： hw_cch·2020-06-23 10:14

【语义分割系列】pytorch实现的FCN8， FCN16， FCN32， SegNet， Unet， PSPNet 语义分割主干网络用的VGG16

结合VGG16的网络结构非常便于理解。直接将这几个网络一网打尽了。最下面就抽SegNet为例做个解释，其他的照猫画虎即可。

若曦爹·2020-06-23 09:30

VGG16模型理解

VGG16作为很入门的CNN网络，同时也有很多基于VGG16的改进网络，比如用于语义分割的Segnet等。

gbyy42299·2020-06-23 09:59

目标检测：速度和准确性比较（Fater R-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet和YOLOv3）

flyfor2013·2020-06-23 08:39

Tensorflow2.0 SSD网络分析

Tensorflow2.0SSD网络分析上图是SSD网络结构前面是主干卷积部分（vgg16也可以换成rest50效果更佳）后面是回归预测部分importtensorflowastffromcore.models.resnetimportResNet50fromconfigurationimportNUM_CLASSES

dpoerpoiwetiop·2020-06-23 05:20

Python深度学习---使用数据增强加预训练网络的特征提取

弗朗索瓦.肖莱的Python深度学习书，第五章5.3.1中的特征提取第二个例子，利用数据增强进行特征提取，我理解，笔者可能更想表述数据增强后使用VGG16卷积基的特征提取，因此循着这个技术思路，对利用冻结的卷积基训练模型源码进行了改进

寂寞军刀·2020-06-22 13:25

pytorch 从头开始faster-rcnn（四）：rpn

8513563.htmlRPN流程：1.每一张图片生成固定数量的锚节点,锚节点个数是最后一次特征图大小,比如说最后一层特征大小为(37,50),所以有37*50个锚节点.锚节点之间的步长为16像素点,这是因为vgg16

冰菓(笑)·2020-06-22 11:13

关于pytorch中VGG16微调的详解self.RCNN_base = nn.Sequential(*list(vgg.features._modules.values())[:-1])

vgg.features是取出vgg16网络中的features大层。其中vgg网络可以分为3大层，一层是（features），一层是（avgpool），最后一层是（classifier）。vgg.f

a1103688841·2020-06-22 10:32

【深度学习】经典卷积神经网络（四）VGGNet

简介VGG是Oxford的VisualGeometryGroup的组提出的模型结构，分为VGG16和VGG19，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。

Swocky·2020-06-22 06:24

白话解读fast RCNN论文

论文特点有以下几个方面，第一是速度上的提升，将VGG16的po

SQAHJSW·2020-06-22 04:53

【引路帖】【解决问题】TypeError: `Tensor` objects are not iterable when eager execution is not enabled.

Tensorobjectsarenotiterablewheneagerexecutionisnotenabled.2.ValueError:settinganarrayelementwithasequence.原因呢，是因为vgg16

一苇以航_aw·2020-06-22 02:18

tf.contrib.slim学习之微调模型fine-truning

在使用经典的网络模型（如VGG16,下文来VGG16来讲述）用于自己的任务task时，可根据自己的需求选择是否使用(VGG16)在ImageNet预训练的权重来恢复模型参数：不使用预训练的参数，自己训练全部参数

Fron Suk·2020-06-22 02:48

迁移学习与目标检测（faster RCNN）

前情回顾我们在前两期介绍了迁移学习与计算机视觉迁移学习与图像分类这一节为大家详细讲解迁移学习与目标检测的基本原理﹏﹏﹏﹏目标检测的任务是将图像中不同种类的目标圈出来，而VGG16在目标检测任务中则是扮演充当图像特征抽取器的角色

Chile_Wang·2020-06-21 18:09

基于keras+VGG-16的小数据集多分类图像识别(附代码数据集)

目录数据集VGG-16实战本文基于有一定的卷积神经网络基础之上进行VGG16模型的套用。对于卷积神经网络来说，博主不太懂得到底几个卷积层，几个池化层才合适，才能最大程度的训练处我们想要的结果。

ABin_203·2020-06-21 16:11

【深度学习图像识别课程】keras实现CNN系列：（8）keras迁移学习实战-狗类品种分类

目标：用CNN实现狗类品种分类方法：使用ImageNet上预先训练好的VGG16分析场景：狗类数据集较小，与ImageNet相似度较高将最后的全连接层删除，换成新的连接层。

有石为玉·2020-06-21 12:17

深度学习第22讲：搭建一个基于keras的迁移学习花朵识别系统（附数据）

在上一讲中，笔者和大家探讨了迁移学习的基本原理，并利用keras基于VGG16预训练模型简单了在mnist数据集上做了演示。

louwill12·2020-06-21 12:01

详解VGG16以及启发

VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecongnition》下载链接：http://vc.cs.nthu.edu.tw/home/paper/codfiles/melu/201604250548/VGG.pdf为什么要读VGG16

芳芳不是我真名·2020-06-21 08:36

ipython下运行代码出现 is a built-in class错误

这个问题是我在做模型剪枝的时候遇到的先载入VGG16模型，更改全连接层，使输出单元个数与自己待处理的数据类别个数一致。冻住卷积层，只训练全连接层。学习率设为0.0001，momentum=0.9。

tsq292978891·2020-06-21 08:39

深度学习笔记(二)——VGG

深度学习笔记(二)——VGG文章目录深度学习笔记(二)——VGG闲聊前言网络结构结构参数结构图模型解释为什么使用3x3的卷积核1X1卷积核全连接转卷积代码实现引用相关的库使用GPU读入自定义数据集构建VGG16

听竹先生·2020-06-20 22:28

深度学习大作业：使用预训练的神经网络预测人民币面额

数据集及源码获取链接：链接：https://pan.baidu.com/s/13UGowU3SRLn2EDwFLJBU_Q提取码：690o1.将VGG16卷积基实例化fromkeras.applicationsimportVGG16UsingTensorFlowbackend.conv_base

曾强·2020-06-19 16:00

以图搜图系统概述及工程实践（下）

特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像）对应的工程实践，具体为：卷积神经网络CNN提取图像特征向量搜索引擎MilvusCNN+VGG16使用卷积神经网路CNN去提取图像特征是一种主流的方案，具体的模型则可以使用VGG16

云叔_又拍云·2020-06-04 01:37

【CV5】Tensorflow_Fasterrcnn训练自己数据集

文章目录1.环境塔建2.用预训练好的Resnet101模型演示demo图片3.用预训练好的Resnet101模型对数据进行测试(评价模型的mAP指数)4.用VGG16预训练模型对VOC数据集进行训练并测试

码农编程录·2020-06-01 14:16

Keras实现迁移学习

用ImageNet中VGG16的权重训练自己的分类模型：先用Keras的已拥有的model.load_weights(best_model_file)的方法把之前训练好的500分类的模型的权重先加载进来

wwwsssZheRen·2020-05-29 14:16

tensorflow实现从.ckpt文件中读取任意变量

看了fasterrcnn的tensorflow代码，关于fix_variables的作用我不是很明白，所以写了以下代码，读取了预训练模型vgg16得fc6和fc7的参数，以及fasterrcnn中heat_to_tail

·2020-05-26 11:08

使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式

Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。

·2020-05-23 18:59

VGGNet

感受野网络结构代码model.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassVGG16(nn.Module):def__init__(self,num__class):super(VGG16

MCC莫大大·2020-05-07 17:24

EAST笔记

查分二值化网络也可以用于文本检测east几乎是任意四边形检测核心网络是vgg16来自旷世的论文《EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector》，高效和准确的场景文本检测参考这个

ShellCollector·2020-05-04 12:26

Fast-Rcnn论文翻译

FastR-CNN训练深度VGG16网络比训练R-CNN快9倍，在测试时快213倍，并且在PASCALVOC2012数据集上获得了一个更高的平均平均准确率（mAP）

月下晓·2020-04-21 21:00

Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

整体架构比较类似于SegNet的"Encode-Decode"的过程，网络的架构如下图，与SegNet有着很大的相似的地方，整体是一个VGG16中卷积操作部分的架构。

粗茶丶秋刀鱼·2020-04-14 09:25

通过角点定位和场景分割的多朝向场景文本检测

通过角点定位和场景分割的多朝向场景文本检测论文主要思想通过定位文本边框的角点和相对位置的文本区域分割网络网络架构Net.png特征提取使用全卷积网络来提取特征、角点检测、位置敏感分割模型的主干是预训练的VGG16

FelixFang·2020-04-13 11:06

以图搜图系统工程实践

特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像）对应的工程实践，具体为：卷积神经网络CNN提取图像特征向量搜索引擎MilvusCNN使用卷积神经网路CNN去提取图像特征是一种主流的方案，具体的模型则可以使用VGG16

rife·2020-04-13 07:38

keras预训练模型应用(2)：VGG16提取bottleneck特征

中午跑了一下keras自带的VGG16,这个网络的weights大的一匹，下载了半天。

月牙眼的楼下小黑·2020-04-12 13:35

我的Keras使用总结（4）——Application中五款预训练模型学习及其应用

本节主要学习Keras的应用模块Application提供的带有预训练权重的模型，这些模型可以用来进行预测，特征提取和finetune，上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调，下面尝试一下其他的模型

战争热诚·2020-04-03 09:00

我的Keras使用总结（3）——利用bottleneck features进行微调预训练模型VGG16

Keras的预训练模型地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases一个稍微讲究一点的办法是，利用在大规模数据集上预训练好的网络。这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征，利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率。1，使用预训练网络的bottleneck特征：一分钟达到90%的正确率我们将使用VGG-16网络，该

战争热诚·2020-03-30 09:00

卷积神经网络VGG16参数数量的计算和理解

著名的卷积神经网络VGG16，论文上写参数有1.3亿个，查

hexter·2020-03-29 17:17

VGG16模型训练+测试

tf.keras.applications中有一些预定义好的经典卷积神经网络结构，如VGG16、VGG19、ResNet、MobileNet、InceptionV3等。

王小波_Libo·2020-03-21 23:43

全连接层（Connected Layer）

例如在VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层POOL2是7*7*512=25088个节点，则该传输需要4096*25088个权值，需要耗很大的内存。

Wangcy·2020-03-20 02:07

AI手机排行榜，华为力压高通居第一

倪卫涛·2020-03-17 19:04

经典卷积神经网络笔记-VGG16

VGG16论文链接：https://arxiv.org/abs/1409.1556收录于ICLR2015网络结构和配置：作者在这篇论文中主要探讨的是使用非常小的卷积核（3*3）来增加卷积神经网络的深度对于性能有很大的提升

luolan9611·2020-03-11 19:31

CNN迁移学习vgg16实践

目录应用场景prerequisite知识代码实例结论应用场景假如我们有一系列诉求是把图片识别成一个特定分类、比如把图片分类成为猫、狗、狼等把图片分类成为奔驰、宝马、奥迪...几乎很少有人从头训练网络、复用只有训练的网络参数适应新的数据集、参考transfer-learningInpractice,veryfewpeopletrainanentireConvolutionalNetworkfroms

db24cc·2020-03-10 20:57

对于编码器与解码器的理解

encoder是一个沿用VGG16的网络模型，主要对物体信息进行解析。decoder将解析后的信息对应成最终的图像形式，即每个像素都用对应其物体信息

就叫俩美·2020-03-09 16:57

CV计算机视觉集训营

课程大纲第一章：课程介绍、编程环境配置、逻辑回归第二章：神经网络第三章：深度神经网络第四章：递归神经网络LSTMProject1-看图说话Part1:VGG16定义的CNN网络结构创建Part2：VGG16

AI派派·2020-03-09 05:07

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