VGGnet

基于VGGNet的图像分类（paddle框架）

口罩识别，是指可以有效检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。通常由两个功能单元组成，可以分别完成口罩人脸的检测和口罩人脸的分类。本次实践相比生产环境中口罩识别的问题，降低了难度，仅实现人脸口罩判断模型，可实现对人脸是否佩戴口罩的判定。本实践旨在通过一个口罩识别的案列，让大家理解和掌握如何使用飞桨动态图搭建一个经典的卷积神经网络（此实践也可替换为其他类型的分类）#
乐多2019·2020-07-15 13:14

CVTE-典型DNN结构

目前使用比较多的网络结构主要有ResNet(152-1000层），GooleNet(22层），VGGNet（19层）。
SHERO_M·2020-07-14 05:15

浅述经典的4种卷积网络之（4）ResNet

1.ResNet网络叙述ResNet（residualneuralnetwork）由获得2015年ILSVRC比赛分类项目的冠军，top-5错误率3.57%，152层神经网络，参数量比vggnet低，效果非常突出
萱子子子·2020-07-13 22:52

pytorch实现神经网络常见model（LeNet，GoogLeNet，AlexNet，VggNet）

神经网络常见model的实现lenet输入大小为32x32classLenetNet(nn.Module):def__init__(self):super(LenetNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2=nn.
朴素.无恙·2020-07-13 19:31

VGGNet介绍

VGGNet介绍1简要概括VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和GoogleDeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。
dayL_W·2020-07-13 15:09

AlexNet VGGNet ResNet 对比 简介

AlexNet网络结构多GPUReluDropout层叠池化图片的随机采样其他VGGNet网络结构3*3卷积核1*1卷积核LRN其他ResNet退化问题残差学习残差网络子结构网络结构referenceAlexNet
苏丛JS·2020-07-13 11:06

【深度学习】Alexnet网络分析及代码实现

虽然后面出现了更为优秀的VGGNet、GooLeNet、ResNet等网络，但是Alexnet的地位是不可撼动的，因此我们有必要去花些时间了解一下这一深度学习史上的伟大杰作。Alexnet论
z小白·2020-07-12 21:47

VggNet10模型的cifar10深度学习训练

目录一：数据准备：二：VGG模型三：代码部分1.input_data.py2.VGG.py3.tools.py4.train_and_val.py一：数据准备：先放些链接，cifar10的数据集的下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html用二进制tfcords的数据集训练，下载第三个，下载的数据文件集是这样的上面下载的文件中，data_batch
QianLingjun·2020-07-12 15:52

十五天掌握CNN——卷积神经网络简介 & 数据输入层

常见CNN结构：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet、Dens
yin_jiang·2020-07-12 14:45

VGGNet——学习总结

文章目录一、简介二、VGGNet结构概览三、网络结构解析三、特点四、训练集五、测试六、问题七、全连接层替代算法总结一、简介 VGGNet论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用
胥洪利·2020-07-12 12:31

经典的CNN模型

文章目录0写在前面1过时但仍有价值的CNN模型1.1LeNet-51.2AlexNet1.3VGGNet/VGG-162经典CNN模型2.1ResNet（ResidualNetwork，残差网络）2.1.1
李豪呀·2020-07-12 12:56

TensorFlow实战：Chapter-4（CNN-2-经典卷积神经网络（AlexNet、VGGNet））

TensorFlow里面实现TensorFlow官方给出的AlexNet实现实现代码输出AlexNet应用在MNIST数据集上实现代码AlexNet应用在CIFAR10数据集上总结VGGNetVGGNet简介VGGNet
DFann·2020-07-12 02:34

tensorflow实现VGGNET

一、VGGNET介绍VGGNet是牛津大学计算机视觉组(VisualGeometryGroup)和GoogleDeepMind公司一起研发的深度卷积神经网络。
修炼之路·2020-07-11 23:02

浅谈VGGNet

1.VGGNet架构（VGG16）1、输入224x224x3的图片，经64个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU，卷积后的尺寸变为224x224x642、作maxpooling（最大化池化），池化单元尺寸为
meixiaohuahaha·2020-07-11 20:16

VGGNet16网络在python下TensorFlow2的实现

参考资料：北京大学，软微学院，曹健老师，《人工智能实践：TensorFlow2.0笔记》运行环境：python3.7tensorflow2.1.0numpy1.17.4matplotlib3.2.1#vgg16importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.
不会写代码的菜鸡程序猿·2020-07-11 12:47

(二)VGGNet训练CIFAR10数据集之数据预处理

代码分享:cifar10_input.py#Copyright2015TheTensorFlowAuthors.AllRightsReserved.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#Youmayobtainac
天然玩家·2020-07-11 00:37

经典卷积网络模型 — VGGNet模型笔记

一、简介VGGNet是计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络。
MA201506·2020-07-10 22:58

VGGNet论文翻译—Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionKarenSimonyan[*]&AndrewZisserman[†]VisualGeometryGroup,DepartmentofEngineeringScience,UniversityofOxford{karen,az}@robots.ox.ac.uk用于大规模图像识别的深
bigcindy·2020-07-10 22:43

《深度学习》之 VGG卷积神经网络 原理 详解

VGG卷积神经网络一.背景ILSVRC2014的第二名是KarenSimonyan和AndrewZisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。
往事不回头，余生不将就·2020-07-10 21:05

VGGNet论文翻译——中英文对照+标注总结

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition文章目录VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionAbstract摘要1Introduction1引言2ConventConfigurations2ConvNet配置2.1Architecture2.1结构
胥洪利·2020-07-10 19:40

Tensorflow2.0 VGG实现图片分类

通过反复堆叠3x3的小卷积核和2x2的最大池化层，VGGNet成功的搭建了16-19层的深度卷积神经网络。VGG
姚先生97·2020-07-10 17:47

深度学习概览

深度学习概览深度神经网络基础监督学习和无监督学习欠拟合和过拟合后向传播损失和优化激活函数卷积神经网络基础LeNet模型AlexNet模型VGGNet模型GoogleNet深度神经网络基础监督学习和无监督学习监督学习
BCMP·2020-07-10 10:05

keras调用预训练模型分类

在网上看到一篇博客，地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/
weixin_30340617·2020-07-10 06:02

keras实现常用深度学习模型LeNet，AlexNet，ZFNet，VGGNet，GoogleNet，Resnet

转自：https://blog.csdn.net/wang1127248268/article/details/77258055LeNet#coding=utf-8fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConv2D,MaxPooli
黑暗星球·2020-07-10 05:08

ResNet介绍

ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出，通过使用ResNetUnit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet
dayL_W·2020-07-10 04:12

Keras入门-预训练模型fine-tune（ResNet）

在深度学习的学习过程中，由于计算资源有限或者训练集较小，但我们又想获得较好较稳定的结果，那么一些已经训练好的模型会对我们有很大帮助，比如AlexNet，googlenet,VGGnet,ResNet等，
DataScientistGuo·2020-07-10 04:27

VGGNet 阅读理解 - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

论文理解-VGGNet-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[VGG-Paper][原文地址-Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition
AIHGF·2020-07-09 21:15

使用VGGNet、ResNet、Inception和Xception分类图像

一、简介VGGNet2014年。该网络使用3×3卷积核的卷积层堆叠并交替最大池化层，有两个4096维的全连接层，然后是softmax分类器。16和19分别代表网络中权重层的数量。
XerCis·2020-07-09 19:19

深度学习笔记（5）——学术界的霸主Resnet

前言在当今学术界的论文里，几个baseline网络LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet都是大家用的多的CNN网络。
迷川浩浩_ZJU·2020-07-09 08:07

VGGNet学习笔记

VGGNet由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在ILSVRC2014上取得了第二名的成绩，将Top-
zouroot·2020-07-09 06:38

学习笔记TF031:实现VGGNet

VGGNet，牛津大学计算机视觉组(VisualGeometryGroup)和GoogleDeepMind公司一起研发，深度卷积神经网络。
利炳根·2020-07-09 02:33

tensorflow下基于卷积神经网络的图像风格迁移

fromPILimportImageimportnumpyasnpimportscipy.miscimportscipy.ioassioimporttensorflowastfimportos_vgg_params=None#使用已经训练好的VGGNet19
caoxionggang·2020-07-08 01:21

深度学习-初步概念

今天开始学习深度学习：1、选择框架（学习库，例如Tensorflow、caffe、keras）：为了实现ECO跟踪算法（一种基于相关滤波+深度特征的算法）中的VggNet模型（神经网络模型，常见的还有GoogleNet
yangshoub·2020-07-06 10:28

Day04 使用paddle框架进行口罩分类

不同的是这次要求是复现VggNet来实现分类任务，但我个人觉得数据集样本数量太少，不适合用太深的网络来进行分类，所以还是那个网络，还是辣个AlexNet，还是那个微调~（实际是自己太懒不想搞那么麻烦）。
泽木杉·2020-07-06 05:48

模型加速之轻量化网络

模型加速之轻量化网络当前物体检测结构大都依赖使用卷积网络进行特征提取，即Backbone，通常使用VGGNet、ResNet等优秀的基础网络，但是这些网络往往计算量巨大，依赖这些基础网络的检测算法很难达到实时运行的要求
Ming Xu·2020-07-06 05:47

深度学习目标检测网络配置参数Slover.protxt详解

train_net:"models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/train.prototxt"test_net:"models/VGGNet/VOC0712/SSD_
同学醒醒放学了·2020-07-06 03:18

TensorFlow学习记录：读取已保存的.ckpt模型

之前写了一篇使用VGGNet对Cifar10数据集分类的博客，里面最后一句代码对已训练好的模型进行了保存，最近学习了如何读取已训练好的.ckpt模型，所以在这里记录一下。
Barcelooooooooona·2020-07-06 03:53

Semantic Segmentation with FCN里的32x, 16x和8x

SemanticSegmentationwithFCN里使用了一种结合粗略feature与粗细feature的方案,用于提高分割的准确度.32x从conv1_1到pool5照搬了vggnet的网络结构fc6
Daniel2333·2020-07-06 01:36

残差神经网络：原理与实践

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。
1000sprites·2020-07-05 11:04

用tensorflow训练自己的图片集-用TFRecords将代码导入神经网络

之前用过Alexnet，vggnet都成功地跑了cifar-10的数据集，现在想要训练自己的数据。
sevenrad·2020-07-05 11:19

SSD系列算法原理讲解----（1）SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测）（笔记）

（One-stage方法）-WeiLiu在ECCV2016提出-直接回归目标类别和位置-不同尺度的特征图上进行检测-端到端的训练-图像的分辨率比较低，也能保证检测的精度SSD系列算法原理介绍主干网络：VGGNet
奔跑的小仙女·2020-07-05 09:38

【文章】经典《Going deeper with convolutions》(inception-V1)解读

GoogleNet有22层深，比AlexNet的8层或者VGGNet的19层还要更深。
书上猴爵·2020-07-05 06:58

模型汇总23 - 卷积神经网络中不同类型的卷积方式介绍

之前在文章《牛逼的深度卷积神经网络CNN》详细介绍了卷积神经网络的基本原理，以及常见的基本模型，如LeNet，VGGNet，AlexNet，ReseNet，InceptionNet的基本结构和原理。
lqfarmer·2020-07-04 22:31

《caffe学习之路》第四章：Ubuntu16.04 caffe ssd实现目标检测

参考官网：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd1、下载VGGNet网络下载地址：fullyconvolutionalreduced(atrous)VGGNet
小白clever·2020-07-04 18:23

百度深度学习框架paddlepaddle实战四——口罩识别

作业说明：✓代码跑通请大家根据课上所学内容，在VGGNet类中补全代码，构造VGG网络，保证程序跑通。在VGG构造成功的基础上，可尝试构造其他网络。
Ewing_yy·2020-07-04 05:37

CAFFE-SSD中loss、accuracy曲线可视化（双Y轴）

CAFFE-SSD中loss、accuracy曲线可视化（双Y轴）1.利用输出的.log文件（应该在caffe/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300目录下）生成.test.train
薛京东·2020-07-04 03:16

ssd-caffe 可视化loss与accuracy曲线

将SSD训练过程中生成的日志文件可视化（以VOC训练为例）1、默认caffe_root为caffe在/caffe/jobs/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300文件夹中会有VGG_VOC0712
逼疯代码·2020-07-04 01:15

ssd画loss和accuracy曲线

/plot_training_log.py.example0save.png/home/myname/caffe/jobs/VGGNet/VOCgoods/SSD_600x600/VGG_VOCgoods_SSD
preston2006·2020-07-04 01:00

深度网络VGG理解

前言：ILSVRC2014的第二名是KarenSimonyan和AndrewZisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。
ChasingdreamLY·2020-07-02 17:49

TensorFlow2.1入门学习笔记(13)——卷积神经网络LeNet, AlexNet, VGGNet示例

Cifar10数据集提供5万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练。提供1万张32*32像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试。导入cifar10数据集：cifar10=tf.keras.datasets.cifar10(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()可视化训练集输入特征的第一个元素plt.imshow(x_tr
Moon小木·2020-07-02 12:58
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