VGG16

基于TensorFlow的VGG16模型源码

我看了网上的一些源码程序，自己下载跑一哈，发现有很多的错误，不知道是我电脑原因，还是tensorflow版本问题，我自己基于别人的源码修改了一些细节，使程序可以顺利运行imagenet_classes.py#-*-coding:utf-8-*-class_names='''tench,Tincatincagoldfish,Carassiusauratusgreatwhiteshark,whites
然雪·2020-03-07 13:42

(梳理)用Tensorflow实现SE-ResNet(SENet ResNet ResNeXt VGG16)的数据输入,训练,预测的完整代码框架(cifar10准确率90%)

//之前的代码有问题,重发一遍这里做个整理,打算给一个ResNet的完整代码实现这篇博客不对ResNetDenseNet思路做详解,只是提供一个大致的代码实现和编写思路以及一些自己的小实验当然也包括ResNeXt和SENet其中SE-ResNeXt是最后一届ImageNet比赛的冠军模型当然可能我写得烂……参数没精调…准确率提升也不是很明显首先是数据处理部分,我自己实现过几个框架多线程数据读入和处
Shijunfeng00·2020-02-29 11:07

感受野的计算--VGG16

由于SSD的主干网络是VGG16，出于对“低层featuresmap的感受野较小，高层的感受野较大”的结论进行挖掘，因此对VGG16网络中的感受野进行了计算。
几夏经秋·2020-02-26 13:39

深度学习框架之Keras感知：快速搭建各种经典卷积神经网络(LeNet、AlexNet、VGG16)玩转手写数字识别

1.写在前面如果是刚入深度学习的新手小白，可能有着只学习了一点深度学习的理论，也见识到了各种神经网络的强大而不能立马实现的烦恼，想学习TensorFlow，pytorch等出色强大的深度学习框架，又看到那代码晦涩难懂而有些想知难而退，这时候，我觉得有必要掌握一下Keras了，这是个啥？Keras是高级神经网络API，因为Keras短小精悍，非常适合快速原型制作和神经网络的搭建。在很短的时间内，就能
Miracle8070·2020-02-21 22:33

FAST R-CNN 论文笔记

一张图片在VGG16网络上，GPU运行需要47s。因为对每个regionproposal都当做一幅图像，通过CNN提取特征。
flyingmoth·2020-02-19 07:46

caffe的demo测试

1训练模型需要修改的部分:data—>存放数据,以及读取文件的cachemodels—>三种模型,ZF(S)/VGG1024(M)/VGG16(L)lib—>python接口2下载训练、测试数据集并解压
foochane·2020-02-17 16:49

keras 极简搭建VGG16 手写数字识别

使用VGG16网络完成迁移学习案例fromkeras.applications.vgg16importVGG16fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D
柯南琴酒·2020-02-12 20:00

keras 自带VGG16 net 参数分析

对VGG16这类keras自带的网络分析有感,写在这里.查看VGG16在keras中的说明文档,可以这样:fromkeras.applications.vgg16importVGG16然后(在jupyternotebook
vola_lei·2020-02-09 00:01

keras 之 迁移学习,改变VGG16输出层,用imagenet权重retrain.

迁移学习,用现成网络,跑自己数据:保留已有网络除输出层以外其它层的权重,改变已有网络的输出层的输出class个数.以已有网络权值为基础,训练自己的网络,以keras2.1.5/VGG16Net为例.导入必要的库fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkerasimportoptimizersfromkeras.modelsi
vola_lei·2020-02-08 04:15

pytorch学习7：关于显存溢出

——这里的实验要求不太好界定，基本跑的主干网络多了，应该能有一个大致的估计，vgg16输入224*224的图像batchsize设为多少能占多少显存，resnet50又能占多少。
shaozi_ss·2020-02-06 04:54

迁移学习VGG16实现猫狗大战

本文主要讲述如何使用keras来微调VGG16模型在kaggle的猫狗大战的数据集上实现迁移学习，精度达到了97%，在多训练几个epoch会更高，如果本文有错误的地方欢迎大家斧正，有什么问题也欢迎大家与我交流讨论
白金之星1717·2020-02-05 16:53

在keras中获取某一层上的feature map实例

我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图：那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128
今天好好吃饭了吗·2020-01-24 10:43

Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作详解

本文实例讲述了Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作。
theVicTory·2020-01-16 09:09

从头学pytorch(十六):VGG NET

提出了可以通过重复使⽤简单的基础块来构建深度学习模型的思路.论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.1556vgg的结构如下所示:上图给出了不同层数的vgg的结构.也就是常说的vgg16
core!·2020-01-10 22:00

从头学pytorch(十六):VGG NET

提出了可以通过重复使⽤简单的基础块来构建深度学习模型的思路.论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.1556vgg的结构如下所示:上图给出了不同层数的vgg的结构.也就是常说的vgg16
聚沙成塔,水滴石穿·2020-01-10 22:00

图像目标检测二——SPP-net

在RCNN论文里，作者还提到两个保证检测速度的关键点：1.所有类别的分类器共享相同的特征输入；2.与传统特征相比，深度特征维度一般比较低，比如VGG16里
小鲜贝·2020-01-08 04:31

腾讯实习面试经验

让我挑两个比较熟悉的讲一下，譬如VGG16，Alexnet、Googlenet、Resnet、DenseNet等
wendy_要努力努力再努力·2020-01-06 12:56

CV论文笔记2—VGG

vgg16整体架构同Alexnet相似，但是用堆叠的卷积块代替了原来单个的卷积。使用小的卷积核。两个3x3的卷积核堆叠，其感受野相当于5x5，三个相当于7x7。
QJuse·2020-01-03 22:00

使用pytorch实现可视化中间层的结果

摘要一直比较想知道图片经过卷积之后中间层的结果，于是使用pytorch写了一个脚本查看，先看效果这是原图，随便从网上下载的一张大概224*224大小的图片，如下网络介绍我们使用的VGG16，包含RULE
xz1308579340·2019-12-30 10:39

Faster R-CNN 入坑之源码阅读

全卷积网络会对原始的image进行maxpooling，vgg16进行2x2x2x2的maxpooling，最后把图片进行1/16倍的缩放。
yanghedada·2019-12-27 03:06

利用Tensorflow训练自己的分类器

andre-ma/p/8458172.html【写在前面】用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络（CNN）模型来训练自己的数据集，验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度，如Inception_V3,VGG16
CRonaldo1999·2019-12-25 21:06

RoIPooling和RoIAlign

RoIPoolingConvlayers使用的是VGG16，feat_stride=32，假定原图中有一regionproposal，大小为665x665，这样，映射到特征图中的大小：665/32=20.78
yanghedada·2019-12-24 09:39

TensorFlow和Keras解决大数据量内存溢出问题

现在内存一般16G，而训练集图片通常是上万张，而且RGB图，还很大，VGG16的图片一般是224x224x3，上万张图片，16G内存根本不够用。这时候又会想起——设置batch，但是那个batch
刘开心_8a6c·2019-12-18 13:10

深度学习VGG16模型核心模块拆解

原文连接：https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/79015827注：这篇文章是上面连接作者的文章。在此仅作学习记录作用。如今深度学习发展火热，但很多优秀的文章都是基于经典文章，经典文章的一句一词都值得推敲很分析。此外，深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论，但不代表我们不能感性分析，下面我们将对2014年夺得ImageNet的定
佛科院的小鸿·2019-12-17 23:00

卷积神经网络VGG16这么简单，为什么没人能说清？

比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图：或者给出像下面的架构图：对于数据从输入到输出，中间是如何变化的，神经元个数，参数个数又是怎么变化的，如
机器学习AI算法工程·2019-12-08 09:27

iOS11 Vision.FrameWork 使用小结

首先你需要下载安装xcod9beta版本，下载链接；然后还需要下载CoreMLmodel，苹果现在提供了4个model，（Places205-GoogLeNet、ResNet50、Inceptionv3、VGG16
akielvis·2019-12-07 19:19

深度学习之模型压缩

二、理论基础必要性：目前主流的网络，如VGG16，参数量1亿3千多万，占用500多MB空间，需要进行300多亿次浮点运算才能完成一次图像识别任务。可行性：在深度卷积网络中，存在着大
jimchen1218·2019-11-29 15:00

【技术外文翻译】解读Keras在ImageNet中的应用：详解5种主要的图像识别模型

几个月前，我写了一篇关于如何使用CNN（卷积神经网络）尤其是VGG16来分类图像的教程，该模型能够以很高的精确度识别我们日常生活中的1000种不同种类的物品。
阿里云云栖社区·2019-11-28 07:41

Tensorflow实现猫狗大战AlexNet

这一篇博客利用TensorFlow实现了VGG16，其中在处理数据的时候将图片数据集转化为TensorFlow专用格式。
The_Thinker_QChen·2019-11-12 16:44

【转载】ResNet论文笔记（（对比vgg16网络））

论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognitionResNet——MSRA何凯明团队的ResidualNetworks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection、localization以及COCO的detection和segmentation上均斩获了第一名的成绩，而且DeepResidua
dopami·2019-11-06 07:29

Tersorflow 简单实现VGG16

VGG16简介Tensorflow简单实现代码及详细注释#!
BookThief·2019-11-06 00:55

卷积神经网络VGG16权重数量的计算和理解(转载)

VGG16网络结构是:_________________________________________________________________Layer(type)OutputShapeParam
Applied Sciences·2019-11-02 20:42

pytorch Vgg16笔记

原本想直接跳过VGG，直接到PSEnet，但面试遇到很多使用VGG16的，于是静下心看看VGG网络到底是什么样的。
warrah·2019-10-31 11:51

keras离线下载模型的存储位置

比如我们要调用VGG16在imagenet下训练的模型：fromkeras.applicationsimportVGG16conv_base=VGG16(include_top=False,weights
Cloudox_·2019-10-31 03:32

ssd原理及代码实现详解

amdegroot/ssd.pytorch,结合论文https://arxiv.org/abs/1512.02325来理解ssd.ssd由三部分组成:baseextrapredictbase原论文里用的是vgg16
core!·2019-10-29 14:00

微调(Fine-tune)原理

这里已VGG16为例进行讲解，下面贴出VGGNet结构示意图。上面圈出来的是VGG16示意图，也可以用如下两个图表示。如上图所示，VGG16的结构为卷积+全连接层。
|旧市拾荒|·2019-10-25 23:00

S3FD-论文笔记

网络结构：Scale-EquitableFramework基于VGG16;对VGG16，保持conv1_1到pool5不变；对VGG16的fc6与fc7，使用降采样的方式对其
tomeasure·2019-10-16 13:52

在CV尤其是CNN领域的一些想法

从1998年lecun的LEnet到后来alexnet，vgg16，googlenet以及何恺明老师的resnet都是在卷积的基础上搞的。卷积是什么，就是用一个
dynmi·2019-10-14 14:00

学习AI之NLP后对预训练语言模型——心得体会总结

月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习，初步了解了关于图像标注、图像分类、物体检测，图像都目标物体检测等，基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型，如：VGG16
华为云·2019-10-14 09:48

Keras-Alexnet,NIN,Vgg16,ResNet,Inception,Xception,Densenet网络实现

Keras-Alexnet,NIN,Vgg16,ResNet,Inception,Xception,Densenet实现一.实验环境win10anancondakeras2.2.4GTX1060二.实验概述
出走的二小姐·2019-09-29 11:36

Keras——VGG16的微调finetune

keras和pytorch对于引入网络模型有一些区别pytorchfromtorchvisionimportmodelsresnet_model=models.resnet18(pretrained=True)#pretrained设置为True，会自动下载模型所对应权重，并加载到模型中#也可以自己下载权重，然后load到模型中kerasfromkeras.modelsimportModelfro
lexi.li·2019-09-27 20:28

pytorch实现resnet18(34,101,152)、vgg16对cifar10进行分类

1、pytorch简介pytorch是由facebook所开源的深度学习框架，其框架重于强调于动态流图建立，其不同于google的tensorflow其静态Graph概念，其各有千秋。tensorflow更多贡献于distributionsysytem，企业分布式训练体系架构非常适合。pytorch是后来居上，其构造的框架API也在不断改善，但是pytorch对于类的构造、继承等发挥淋漓尽致，方便
josenxiao·2019-09-22 15:50

基础分类网络VGG

vgg16是牛津大学视觉几何组(OxfordVisualGeometryGroup)2014年提出的一个模型.vgg模型也得名于此.2014年，vgg16拿了ImagenetLargeScaleVisualRecognitionChallenge2014
core!·2019-09-12 17:00

Faster RCNN 学习笔记

原文链接：https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html下面的介绍都是基于VGG16的FasterRCNN网络，各网络的差异在于Convlayers层提取特征时有细微差异
SethChai·2019-09-05 19:50

为什么MobileNet v2比v1深度更深，但是参数量和速度反而减少

MobileNetv1使用的可分离卷积，将Cin和Cout的乘法分离为两个较小因子乘法的和，因此减少了参数量，但其基于VGG16的网络结构，在深层512（包括重复5次的卷积层）以及1024通道的运算
vagrancy_-·2019-09-04 15:36

Keras使用预网络学习，迁移学习,特征提取，数据增强 VGG16

代码fromkeras.applicationsimportVGG16train_dir=os.path.join(base_dir,'train')conv_base=VGG16(weights='imagenet
Arthur-Ji·2019-08-27 22:45

Keras中默认CNN崩溃？手把手教你找到原因并修复

图片来源：Unsplash/@NinoYang上周，我用在CIFAR10数据集上训练的VGG16模型进行了一些实验。由于模型需要从头开始训练，所以我并未采用ImageNet的预训练模型。
读芯术·2019-08-23 18:15

pytorch在fintune时将sequential中的层输出方法,以vgg为例

首先pytorch自带的vgg16模型的网络结构如下：VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),paddi
BinWang-cvlab·2019-08-20 08:25

目标检测论文解读3——Fast R-CNN

背景deepConvNet兴起，VGG16应用在图像分类任务上表现良好，本文用VGG16来解决检测任务。
汪昕·2019-08-18 22:00

VGG16—perceptual loss in keras感知损失【Keras】

前言正常的损失加上感知损失，肯定需要自定义合适的lossfunction。在keras中，自定义lossfunction:先考虑keras中的loss，如下：defmean_squared_error(y_true,y_pred):returnK.mean(K.square(y_pred-y_true),axis=-1)如果要定义自己的感知损失：defmodel_loss(y_true,y_pre
chestnut--·2019-08-07 17:13
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