VGG16 第5页

补充内容--目标检测之边界框解码【附代码】

这篇文章是对之前搭建目标检测框架的补充内容，【搭建自己的目标检测网络】从零开始，搭建自己的基于VGG16的目标检测网络【附代码】_z240626191s的博客-CSDN博客。

爱吃肉的鹏·2023-01-28 10:37

【图像识别】VGG网络进行图像识别【附代码,数据集】

二.VGG网络搭建如下（学习于B站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）：1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是

[email protected]·2023-01-27 15:55

利用VGG16做花数据集的识别

本次实验中，我使用的是keras的vgg16模型，然后再添加了三层全连接层对花进行识别，50个epoch后在验证集中的准确率为87.63，不算很好，但有由于确实太耗费时间了，就不太想去重新调参然后训练了

i_actor·2023-01-27 15:22

Tensorflow saved_model.pb 文件转成 saved_model.pbtxt文件

/savedmodel/VGG16/1/'ex

fwu11·2023-01-25 15:04

基于Anaconda创建的虚拟环境，修改预训练模型下载的路径

当用pytorch加载预训练模型如VGG16,VGG19等，使用以下代码进行加载模型时vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)模型默认会被下载到

KT-newboy·2023-01-24 11:59

k-means+canopy+vgg16模型图像分类工具

流程取vgg16模型fc2层向量保存到image.db文件中使用canopy+欧氏距离粗略估计k值使用k-means算法分类获取图片向量(代码摘自《自制AI图像搜索引擎》)privateINDArraygetImgFeature

isyoungboy·2023-01-23 07:34

深度学习几个基础知识

目录一、目标检测一步法和两步法二、锚框（Anchor）三、深度学习检测器四、深度学习在计算机图像领域的主要任务:五、BoundingBoxRegression的原理六、卷积和池化操作各自的特点七、为什么VGG16

大橙子C7·2023-01-22 12:55

win10+python3.6+tensorflow-gpu+FasterRCNN环境搭建及运行

目录代码环境配置cudacudnnanacondapycharm导入代码下载数据下载训练好的vgg16运行train.py运行demo.py小白，第一次搭这个环境，花了很长时间，先是搭的cpu版本的，后来又尝试了

@zzz·2023-01-22 07:36

vgg16的迁移学习

VGG16迁移学习from__future__importprint_function,divisionimporttorchimporttimeimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

易水潇潇666·2023-01-21 13:20

迁移学习之ResNet50和ResNet101（图像识别）

）可以看到ResNet50预测的前三个结果中第一个结果为：whippet（小灵狗）（2）ResNet50预测的前三个结果中第一个结果为：Walker_hound（步行猎犬）（3）从结果上来看，比之前的VGG16

Keep_Trying_Go·2023-01-21 12:15

Fast-RCNN论文总结

Fast-RCNN有几处牛逼的创新点，可以在大大减少训练和测试时间的同时增加训练精确度，Fast-RCNN训练非常深VGG16的网络，速度比RCNN快9倍，测试速度更是达到了惊人的213倍，在PASCALVOC2012

向日的葵花子·2023-01-20 17:59

FCN8s 转 tensorrt（通过wts文件）

先用pytorch训练FCN，然后把权重的pth文件，先转为wts文件，然后在NX板上转为tensorrt的engine文件只写具体思路和遇到的问题，完整版参考github这里写的是paper里的由vgg16

蓝羽飞鸟·2023-01-20 17:12

新特性mindconverter使用体验（以VGG16为例）

转载地址：新特性mindconverter使用体验（以VGG16为例）_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：青桃1.下载安装MindSpore1.2.0-rc1版本，点开如下链接并获取安装命令

昇思MindSpore·2023-01-20 15:59

pytorch 预训练模型

预训练模型学习到的特征在不同问题之间是可移植的pytorch库中的预训练模型：VGG16、VGG19、densenetResNet、mobilenetImageNet是一个手动标注好类别的图片数据库目前以有

DoctorJMK·2023-01-20 14:40

AI入门----PyTorch的结构

中常用的模块的结构如下：1、torchvision包：①datasets：datasets中包含常用的数据集，例如MNIST，CIFA等；②models：models中包含一些经典的已经训练好的模型，例如VGG16

wangeil007·2023-01-19 18:42

深度学习——卷积层，池化层，全连接层的理解

理论神经网络的入门知识温习：卷积层，池化层，全连接层深度学习中的卷积相关知识汇总什么是featuremap（个人理解）实践深度学习之学习（1-1）VGG16网络结构详解两次3*3的卷积和一次5*5的卷积那个更优

William.csj·2023-01-19 17:54

多卡服务器使用

spm=1001.2014.3001.5506示例程序即最简单的用vgg16模型对CIFAR10数据集进行10分类fromtorchimportnnimporttorchvisionimportargparsefromtorch.utils.dataimportData

MallocLu·2023-01-19 15:42

Datawhale--组队学习之目标检测（二）

一、VGG16（Backbone）classVGGBase(nn.Module):"""VGGbaseconvolutionstoproducefeaturemaps.完全采用vgg16的结构作为特征提取模块

一直都在灬·2023-01-19 08:26

深度学习keras下模型微调提高性能

zqx951102/12675542#深度学习010-Keras微调提升性能（多分类问题）参考：https://www.jianshu.com/p/12f831106c68#此处的Fine-tune就是要调整VGG16

zqx951102·2023-01-18 20:29

Caffe常用算子GPU和CPU对比

通过整理LeNet、AlexNet、VGG16、googLeNet、ResNet、MLP统计出的常用算子(不包括ReLU)，表格是对比。PreluCpu版Gpu版for(inti=0;i0?

weixin_30781107·2023-01-18 12:09

ResNet从理论到实践（一）ResNet原理

大家普遍认为，卷积神经网络的深度对于网络的性能起着至关重要的作用，所以普遍将网络深度从AlexNet的几层增加到十几层甚至更多，比如VGG16、VGG19，也正如人们所想，增加深度确实增加了模型的性能。

CV51·2023-01-18 07:38

现成网络模型的迁移学习和网络模型的保存与读取

jsy在学习·2023-01-18 07:38

网络模型的保存与读取

网络模型的保存与读取主要是有两种方式一：保存网络模型的结构二：获取网络模型的状态并将其网络模型中的参数保存为字典方式一：保存模型：importtorchimporttorchvision#使用原始数据vgg16

荭凯·2023-01-18 07:07

迁移学习--网络模型的保存和读取

以下以VGG16为例：1.对于方式一：1.1保存模型：importtorchimporttorchvision#vgg16没有预训练模型的参

m0_59199033·2023-01-18 07:35

PyTorch学习笔记（7）网络模型的使用与修改

文章目录下载修改模型模型的保存与读取下载这里以vgg16为例子。pretrained=True表示下载已经训练好的模型，即包含相关参数，progress=True表示显示进度条。

游星凌·2023-01-17 22:41

PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改

目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结1.现有网络模型在现有的torchvision

我这一次·2023-01-17 22:10

【Pytorch】现有网络模型的使用及修改 - 学习笔记

视频地址本文依旧是对视频内容进行记录在官方文档里可以看到torchvision提供的一些视觉相关的模型~考虑到数据集大小，我们使用CIFAR10数据集，网络采用VGG16（VGG网络中常用的为VGG16

Lucy@IshtarXu·2023-01-17 22:01

【学习笔记】【Pytorch】13、现有网络模型的使用及修改

【学习笔记】【Pytorch】13、现有网络模型的使用及修改现有模型VGG16网络模型的使用及修改现有模型参考：Modelsandpre-trainedweightsVGG16网络模型的使用及修改VGG16

Mr庞.·2023-01-17 22:30

第三次作业：卷积神经网络

MNIST数据集分类加载数据（MNIST）创建网络在小型全连接网络上训练（Fully-connectednetwork）在卷积神经网络上训练打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试CIFAR数据集分类使用VGG16

leeleesir·2023-01-17 16:00

DLANDML·2023-01-17 13:36

细粒度分类 CUB_200_2011 vgg16 （数字图像处理）

细粒度分类CUB_200_2011vgg161、细粒度分类2、CNN(卷积神经网络)3、vgg16网络模型4、数据集CUB_200_20115、基于卷积神经网络(vgg16网络模型)对数据集CUB_200

长安海·2023-01-16 04:56

《Python 深度学习》5.3 使用预训练的卷积神经网络

我们来实践一下，使用在ImageNet上训练的VGG16网络的卷积基从猫狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征上训练一个猫狗分类器。VGG16等模型内置于Keras中。

布拉格沃兹基硕德·2023-01-15 18:44

使用VGG16模型测试图片识别，基于CNN卷积神经网络

首先网上找了7张图打算对这7张图片进行识别，直接上代码：fromtensorflow.kerasimportapplications#decode_predictions对预测结果进行处理，解码fromtensorflow.keras.applications.vgg16importdecode_predictions#preprocess_input处理输入图片fromtensorflow.ke

raylu666·2023-01-15 11:48

Pytorch实战[使用VGG16实现图片分类]

实现Pytorch完成类别分类Object基本掌握使用pytorch框架进行神经网络训练任务使用Pycharm,GoogleColab完成代码编写本次实验只是来熟悉一下训练的流程，因此模型比较简单1.编写代码数据集介绍CIFAR-10数据集包含6000张大小是(32,32)的图片数据,有10个类别。训练集有5000张，测试集1000张。数据读取以及数据加载#创建一个transformtransfo

不想悲伤到天明·2023-01-14 12:37

基于VGG16迁移学习的图像分类算法

基于VGG16迁移学习的图像分类算法本文讲述如何使用自己已经训练好的VGG16模型来实现对图像的自动分类处理。本节中的内容将使用CPU主机而非GPU主机来实现。

imjackjia·2023-01-14 12:37

数据集和预训练模型

文章目录持续补充完善一、ImageNet二、VGG16三、VGG19四、ResNet五、Inception六、标准数据集6.1MNIST_data6.2kaggle比赛猫狗数据集6.3cifar6.4seaborn-data6.5

小麦粒·2023-01-14 07:04

猫狗大战--使用VGG16迁移学习进行CIFAR10分类

本次实验主要使用VGG16模型迁移学习进行CIFAR10分类，将猫和狗的图片区分开，平台使用GoogleColab平台。

梧桐上的小鸟·2023-01-13 20:39

TF2.0使用预训练网络与模型存取

常见预训练网络(基于ImageNet):使用预训练网络TF2.0中的预训练网络都在包tf.keras.applications中，以VGG16为例："""include_top----表示

我会像蜗牛一样努力·2023-01-13 16:02

第六篇 VGGNet——模型精讲

文章目录1、模型介绍2、网络组成3、VGG164、VGG16pytoch代码实现版本一版本二5、VGG16详细参数6、模型特性1、模型介绍VGGNet是通过简单堆叠卷积构建网络的巅峰之作，在后面的模型就是

AI浩·2023-01-13 13:11

神经网络——模型的保存，模型的加载

模型参数）方式2（模型参数）模型的加载（torch.load）对应保存方式1对应保存方式2方式1存储，加载时需注意事项模型的保存（torch.save）方式1（模型结构+模型参数）参数：保存位置#创建模型vgg16

风会记得一朵花的香：）·2023-01-13 07:43

keras预测函数采坑实录

使用两种方法构建模型，一种是如下所示方法，构建一个VGG16网络：model=Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),strides=(1,1),input_shape

星之所望·2023-01-12 17:07

图像风格迁移cvpr2020_浅谈风格迁移（二）任意风格迁移

AdaIN的思路不同于之前的想法，它致力于从一张图片由VGG16输出的特征图中分别提取内容和风格信息，并且将这两个信息分离开来(这个想法和StyleBank[11]有些类似)。

郭啧西·2023-01-12 07:23

深度学习之基于CNN和VGG19实现灵笼人物识别

VGG19是VGG网络中一个更复杂的网络，相比较于VGG16，它的层数更深。VGG19网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。

starlet_kiss·2023-01-11 07:34

分析神经网络参数量及计算量

1、卷积操作参数量及计算量以VGG16网络为例，第一层卷积图像输入为224x224x3，输出224×224×64，卷积核大小3×3，因此计算量：参数量：参数量计算中，3x3x3是三维的卷积核，64是这一层的卷积核数量

Ooo。·2023-01-10 19:39

PyTorch: 从零开始，用迁移学习，十步实现一个视觉项目

樱岛の鲸·2023-01-10 15:12

Violence detection-Hockey Fight-CNN+LSTM暴力检测CNN+LSTM实例

提取属于视频的一组帧，将它们发送到一个名为VGG16的预训练网络，获得其最后一层的输出，并从这些输出训练另一个具有称为LSTM的特殊神经元的网络结构。

半分热度·2023-01-10 13:03

深度学习 - VGG16介绍及预训练神经网络的使用

这里写自定义目录标题什么是VGG开头神经网络调用预训练模型（代码）加载预训练网络构建完整的模型模型的初步训练（训练自定义层）对模型进行微调（训练部分VGG16层及自定义层）官方所有的预训练网络说明：链接可以查询到所有可用的预训练网络及其使用方法包含参数说明在

壮壮不太胖^QwQ·2023-01-10 10:58

使用vgg16训练自己的数据集进行图像分类

使用vgg16训练自己的数据集数据集的准备先创建一个data文件夹，在data文件夹中再建一个photos文件用于存放图片。

white_zhz·2023-01-10 10:56

pytorch用自己数据训练VGG16

一、VGG16的介绍VGG16是一个很经典的特征提取网络，原来的模型是在1000个类别中的训练出来的，所以一般都直接拿来把最后的分类数量改掉，只训练最后的分类层去适应自己的任务（又叫迁移学习）,这种做法为什么有用呢

专业女神杀手·2023-01-10 10:54

手动搭建的VGG16网络结构训练数据和使用ResNet50微调（迁移学习）训练数据对比（图像预测+前端页面显示）

文章目录1.VGG16训练结果：2.微调ResNet50之后的训练结果：3.结果分析：4.实验效果：（1）VGG16模型预测的结果：（2）在ResNet50微调之后预测的效果：5.相关代码和知识点：（1

Keep_Trying_Go·2023-01-10 10:24

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