VGG16 第3页

Tensorflow、深度学习填坑记

问题1背景：VGG16去做一个人脸j检测的算法，使用RCNN，在fine-tuning的时候其实就是一个二分类问题，区分出来background和face问题描述：在fine-tuning的时候总是将所有样本归到负样本

UpCoderXH·2023-08-07 09:42

基于Vgg16和Vgg19深度学习网络的步态识别系统matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022A3.部分核心程序................................................................%设置训练选项options=trainingOptions('sgdm',...'Initi

简简单单做算法·2023-08-06 13:51

完整模型的训练套路

从心所欲不逾矩天大地大皆可去一、官方模型的初使用使用VGG16模型VGG模型使用代码示例：importtorchvision.modelsfromtorchimportnndataset=torchvision.datasets.CIFAR10

半自定义大剑仙·2023-08-05 10:23

机器学习笔记 - 使用 Tensorflow 从头开始构建您自己的对象检测器

一、简述之前的文章是利用了VGG16的预训练模型，然后构造完全连接的层标头以输出预测的边界框坐标，但是不包含对象标签的分类。

坐望云起·2023-08-05 06:48

Pytorch使用VGG16模型进行预测猫狗二分类

目录1.VGG161.1VGG16介绍1.1.1VGG16网络的整体结构1.2Pytorch使用VGG16进行猫狗二分类实战1.2.1数据集准备1.2.2构建VGG网络1.2.3训练和评估模型1.VGG161.1VGG16

山河亦问安·2023-08-01 11:12

经典CNN网络：VGG16-输入和输出

VGG16什么是VGG16？VGG16网络结构看不懂啊！！！为什么是16？前言VGG是Oxford的VisualGeometryGroup的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。

呆呆珝·2023-08-01 10:39

基于FPGA的VGG16卷积神经网络加速器--WL

VGG16是一个典型的卷积神经网络，由13层卷积层，5层池化层和3层全连接层组成。且卷积层的计算时间在整个计算过程中占比极大，通过FPGA的并行运算可以有效的加快卷积层的计算速度。

Rehabilitation2018·2023-07-30 18:18

基於Pytorch實現Two stream early fusion的問題(vgg16)

小弟我想要實現twostreamearlyfusion，我設計的網路架構如圖，但是跑執行訓練時出現了RuntimeError:Givengroups=1,weightofsize[64,3,3,3],expectedinput[32,0,224,224]tohave3channels,butgot0channelsinstead這樣子的錯誤，請教各位大神能否幫幫我以及給予這方面架構實現的相關建議

Kaptainz1·2023-07-30 14:59

基于CNN的猫狗品种识别技术研究

现在已经有了非常多的经典成熟模型，如AlexNet、VGG16、VGG19、GoogleLeNet、Inception-v3和ResNet等，但未必适用于所有的试验数据集。本课题拟运用卷积

Codewyf·2023-07-27 01:37

2021-01-28 VGG16 model 人工智能识别生活中的图片

提取不同通道的图片;image.pngimage.png朋友的猫：image.png模型预测出猫的概率：image.png

隔壁老王_89c2·2023-07-26 16:27

SSD详细版

SSD详细版1数据处理1.1数据集划分voc2ssd.py1.2读入数据voc_annotation.py1.2.1代码步骤1.2.2代码2主干网络2.1主干网络流程2.1.1建立VGG16模型步骤2.1.2VGG16

山居秋暝LS·2023-07-26 08:04

CNN常用模型 1 VGG16、2 Mobile_V1、3 Mobile_V2、 4 Mobile_V3

CNN常用模型1.VGG161.1要点1.2流程1.3代码2Mobile_V13Mobile_V24Mobile_V31.VGG161.1要点13个Con2d(kernel_size=3)+5个MaxPooling(pool_size=2,strides=2)+3个Fc第一Block有2个kernel=3x3，filters=64的Conv2D,1个MaxPool。第二Block有2个kernel

山居秋暝LS·2023-07-26 08:02

使用数据增强的特征提取

#将VGG16卷积基实例化fromkeras.applicationsimportVGG16conv_base=VGG16(weights='imagenet',#模型初始化检查点include_top

庵下桃花仙·2023-07-22 20:50

CV（计算机视觉）领域四大类之图像分类一（VGG16）（含论文和源码）

今天给大家带来的是VGG16深度网络的解析，虽然VGG比较出名的还有VGG19深度网络，但是本文只对VGG16网络做一下解析，至于其他变种，稍微修改一下网络层数和参数即可实现，如果这个系列比较复杂的VGG16

小四01·2023-07-22 05:19

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU后，还是用的“0“卡

但跑VGG16的时候却报错：经过调试发现os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']想要生效，importtorch的位置需要放在指令os.environ['CUDA_VISIBL

高斯小哥·2023-07-18 23:12

经典目标检测R-CNN系列(2)Fast R-CNN

同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(PascalVOC数据集上)。

undo_try·2023-07-18 13:13

CS231n assignment3 Q1 Image Captioning with Vanilla RNNs

imagecaption是rnn类网络的经典应用，属于encoder-decoder网络，encoder使用cnn网络，如VGG16，采用

weixin_30545285·2023-07-17 00:51

pytorch构建vgg16

def__init__(self，num_classes):super(siamese_vgg16,self).__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(True),nn.Conv2d(64,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(Tru

yjyn1·2023-07-15 05:51

vgg16-pytorch

基于pytorch实现VGG16模型刚听完土哥的入门pytorch，试着写一个不完善的vgg16VGG16具体的架构:VGG16模型构建：卷积池化后尺寸计算公式：引入库：fromtorchimportnnfromtorch.nn.modules.flattenimportFlattendilation

上升的蜗牛·2023-07-15 05:18

keras 读取模型某一层的输出

keras读取模型某一层的输出Oct1,2017keras提供很多训练好的模型vgg16,vgg19,InceptionV3等如何获取这些模型的某一层的输出这些模型每个模型都有超过10个层，如果想检查中间的某层输出如何操作

美环花子若野·2023-07-14 12:49

获取VGG16特征层输出

importtorchimporttorchvisionfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.modelsimportvgg16frommodel_fcn8simportVGGpretrain_backbone=Truestru

深浅卡布星·2023-07-14 09:37

PyTorch模型的保存与加载方法实例

我们导入预训练好的VGG16模型，并将其保存。我们将state_di

·2023-06-16 14:35

在PyCharm中使用tensorflow中的VGG16，VGG19出错

fromtensorflow.keras.applicationsimportVGG16network=VGG16(weights='imagenet',include_top=False)network.summary

small瓜瓜·2023-06-14 14:37

使用pytorch实现VGG16模型(小白学习,详细注释)

VGG16的模型首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型.代码实现Vgg16Net.pyfromtorchimportnnclassVgg16

一个小猴子｀·2023-06-13 21:09

Zynq FPGA 上实现 VGG16 网络

在ZynqFPGA上实现VGG16网络2021年04月设计思路整体架构为了在硬件平台上实现vgg16网络，首先进行了vgg16的网络特点分析，得到以下结论：vgg16的卷积核尺寸一致，都是3*3的小卷积核

hengtao wang·2023-06-11 10:38

基于FPGA的VGG16卷积神经网络加速器

文章搬运自本人知乎VGG16网络结构介绍VGG在2014年由牛津大学VisualGeometryGroup提出，获得该年lmageNet竞赛中LocalizationTask(定位任务)第一名和ClassificationTask

FPGA硅农·2023-06-11 10:58

PyTorch实战6：好莱坞明星识别--VGG16

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：调用官方的VGG-16网络框架保存训练过程中的最佳模型权重一、调用官方的VGG-16模型使用PyTorch的torchvision库，加载预训练的VGG16

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-16模型1.搭建模型2.查看模型详情三、训练模型1.编写训练函数3.编写测试函数4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测预测训练集中的某张照片3.模型评估

王者与CV·2023-06-09 11:48

VGG16进行猫狗分类

实验平台：谷歌Colaboratory网络模型：VGG16数据集：kaggle猫狗数据集（仅使用2000张，1000张猫1000张狗）深度学习框架：Keras+Tensorflow后台代码如下：fromPILimportImageimportnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricalpath

FPGA硅农·2023-06-09 03:31

PyTorch-网络模型的保存和读取

model_save.pyimporttorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(weights=None)#保存方式一torch.save(vgg16

MyDreamingCode·2023-06-08 22:20

基于卷神经网络VGG16的皮革瑕疵的识别检测（代码部分）

基于卷神经网络VGG16的皮革瑕疵的识别检测（代码部分）文章目录基于卷神经网络VGG16的皮革瑕疵的识别检测（代码部分）一、前言二、准备工作1、导入依赖项和数据集2、数据预处理3、可视化训练集中的图像样本三

-北天-·2023-06-07 14:50

深入理解卷积神经网络 VGG16

南淮北安·2023-06-07 14:16

基于卷积神经网络VGG16的皮革瑕疵识别与检测的研究（论文部分）

基于卷积神经网络VGG16的皮革瑕疵识别与检测的研究（论文部分）文章目录基于卷积神经网络VGG16的皮革瑕疵识别与检测的研究（论文部分）1简介2引言2.1项目背景2.2本文的贡献与创新3卷积的数学原理与计算算法

-北天-·2023-06-07 14:39

Pytorch vgg16 实现CIFAR10数据集分类以及RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied终极详解

最近从tensorflow转战pytorch，今天又遇到了了一个大坑：RuntimeError:mat1andmat2shapescannotbemultiplied，网上的结果大都模模糊糊模棱两可，我在认真分析网络结构的实现模式以后终于弄懂了这个问题。这次采用的数据集是CIFAR10，大概130M。有50000张训练图以及10000张测试图、每张图尺寸32*32，所有图分为十类，非常适合作为分类

汤米尼克·2023-06-07 13:22

基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别——自主构建CNN模型、轻量化改造设计lenet、alexnet、vgg16、vgg19和mobilenet共六种CNN模型实验对比分析

如果看过我之前文章的话相信对于fruits360数据集就是比较熟悉的了，我之前就已经做过了相关的项目实践了，文章如下感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《Fruits360基于CNN实现果蔬识别系统》首先看下效果：数据集这里简单介绍下如下所示：一共有131个类别的数据。训练集-测试集详情如下：TotalTrainNumber:67692TotalTestNumber:22688各类别详情如下：训练集{

Together_CZ·2023-06-07 07:00

darknet

Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用3*3卷积，采用2*2的maxpooling层之后，特征图维度降低2倍，而同时将特征图的channles增加两倍。2特点（1）去掉

salary_only_17k·2023-04-21 16:25

CNN经典网络 VGG16

深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.

编程圈子·2023-04-20 13:17

pytorch 38 对tensorRT、openvino、onnxruntime推理速度进行对比

本博文对tensorRT、openvino、onnxruntime推理速度进行对比，分别在vgg16、resnet50、efficientnet_b1和cspdarknet53四个模型进行进行实验，对于

万里鹏程转瞬至·2023-04-18 01:40

TF2-复现VGG网络结构

上期我们分享了LeNet与AlexNet的网络结构，今天我们来利用Tensorflow2复现VGG16与VGG19的网络结构。

luckython·2023-04-17 04:26

基于pytorch训练的VGG16神经网络模型完成手写数字的分割与识别

方水云·2023-04-17 01:26

pytorch实战7：手把手教你基于pytorch实现VGG16

手把手教你基于pytorch实现VGG16（长文）前言最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。

自学小白菜·2023-04-16 14:09

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

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

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

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

加载模型时出现‘module‘不存在的问题

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(model_name=vgg16

SetMaker·2023-04-05 12:12

【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

要点：1.与上一篇学习笔记一致，本学习笔记仍然讨论Kaggle的猫狗分类问题。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的topmodel，由K.SimonyanandA.Zisserman提出，其架构简洁且经典，由一系列的

dataengineer·2023-04-05 00:32

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