Vgg 第7页

目标检测网络系列——Faster-RCNN(实验部分)

文章目录实验网络实现细节对比实验anchor的感受野PASCALVOC2007数据集RPN的有效性其他RPN有效性的实验VGG16+RPN网络超参数的对比IoU与召回率的关系onestagevstwostageMSCOCO

新兴AI民工·2023-09-30 00:09

【深度学习】torchvision.transforms.Compose()

torchivison图形库：1.torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；2.torchvision.models:包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG

风筝超冷·2023-09-29 20:26

VDSR神经网络

作者主要使用了一种基于VGG-Net的深度卷积网络，训练时只学习残差，最终得到了极高的学习率（比SRCNN高104倍），并且在图片质量表现上也有很大优势。

uodgnez·2023-09-29 05:35

【深度学习实验】卷积神经网络（六）：卷积神经网络模型（VGG）训练、评价

__main__代码整合一、实验介绍本实验实现了一个简化版VGG网络，并基于此完成图像分类任务。(包括模型训

QomolangmaH·2023-09-28 23:37

【深度学习实验】卷积神经网络（五）：深度卷积神经网络经典模型——VGG网络（卷积层、池化层、全连接层）

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.conv_layer（创建卷积块）2.vgg_conv_block（卷积模块：卷积层*n、池化层）3.vgg_fc_layer

QomolangmaH·2023-09-28 11:27

计算机竞赛深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

Mr.D学长·2023-09-28 06:06

Pytorch之VGG16图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录一、VGG1.VGG网络结构（1）输入层（2）第一层卷积层

风间琉璃•·2023-09-27 19:22

经典网络解析（三）GoogleNet | Inception块，1*1卷积核，辅助分类器整体结构代码

文章目录1.串联结构VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助分类器3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**

Qodi·2023-09-27 04:18

经典网络解析（四） ResNet | 残差模块，网络结构代码实现全解析

3.1前向传播3.2反向传播3.3恒等映射3.4集成模型4.代码实现1设计初衷我们之前讲了VGG等网络，在之前网络的研究中，研究者感觉网络越深，分类准确率越高，但是随着网络的加深，科学家们发现分类准确率反而会下降

Qodi·2023-09-27 04:18

VGG网络

目录一、结构二、感受野三、知识点1.*与**为参数时的意思2.关于torch.flatten3.torch.max与torch.argmax的区别四、代码五、结果一、结构图片出自于：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION这篇文献。Conv：stride=1padding=1（对于3×3的卷积核来说，得到的特征图长宽不变

MyDreamingCode·2023-09-26 13:32

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（5/6）

一、说明本文主要介绍CNN中在pytorch的实现，其中VGG16网络，数据集来源，以及训练过程，模型生成和存储，模型调入等。

无水先生·2023-09-24 15:55

经典网络解析（二）Vgg | 块的设计思想，代码，小卷积核

文章目录1.回顾2.VGG解析2.1结构2.1.1输入处理2.1.2块的设计2.2代码实现3.贡献总结之前我们讲到AlexNet，以及改进ZFnet但是这些网络结构都没有提供一个通用的模版来指导后续的设计

Qodi·2023-09-24 14:17

4. 使用预训练的PyTorch网络进行图像分类

这些图像分类网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括VGG16、VGG19、Inception、DenseNet和ResNet。这些模型是由负责发明和提出上述新型架构的研究人员训练的。

程序媛一枚~·2023-09-24 14:33

图像风格迁移任务（基于pytorch预训练模型vgg16和resnet50）

浙软的22年（23届）“元宇宙”夏令营项目之一，分享链接项目报告和程序获得了夏令营“优秀营员”称号，可以无需材料审核直接通过预推免初审，对于双非无title的保研同学还是比较友好的。

先躺会儿·2023-09-24 14:33

从VGG看CNN

从VGG看CNN文章目录从VGG看CNNVGG的成功之处VGG的结构特点VGG-11代码VGG的成功之处VGG与AlexNet相比，VGG采用小的卷积核和池化层，层数更深，通道数更多，其中每个通道代表着一个

Gowi_fly·2023-09-24 00:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)

LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征，然后用全连接层对特征进行处理。AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。

AncilunKiang·2023-09-23 15:25

VGG图像分类卷积神经网络

VGG2014年图像分类竞赛的亚军，定位竞赛冠军。

然后，·2023-09-22 15:03

《动手学深度学习 Pytorch版》 7.2 使用块的网络(VGG)

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l7.2.1VGG块AlexNet没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络，如今研究人员转向了块的角度思考问题

AncilunKiang·2023-09-20 03:53

Keras-VGG16预训练模型-Cats and Dogs数据集

fromkeras.applicationsimportVGG16importnumpyasnpimportosfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkerasimportSequentialfromkerasimportlayersfromkerasimportoptimizersimportmatplotlib.pyp

大鳄鱼小鳄鱼·2023-09-19 17:42

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-VGG-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题VGG参考VGG网络贡献使用尺寸更小的3×33\times33×3卷积串联来获得更大的感受野放弃使用11×1111\times1111×11和5×55\times55×5这样的大尺寸卷积核深度更深

古董a·2023-09-19 01:26

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-AlexNet&ZFNet&VGG&GoogLeNet&ResNet[北邮鲁鹏]

AlexNet模型结构AlexNet共8层：AlexNet运作流程简单代码实现重要说明重要技巧主要贡献ZFNet主要改进减小第一层卷积核将第二、第三个卷积层的卷积步长都设置为2增加了第三、第四个卷积层的卷积核个数VGG

古董a·2023-09-19 01:24

pytorch复现VGG

importtorch.nnasnnimporttorch#officialpretrainweightsmodel_urls={'vgg11':'https://download.pytorch.org

一个小猴子｀·2023-09-18 20:15

基于改进resnet和vgg农田病虫害分类方法的实现[源码＆视频演示＆部署教程]

1.效果演示4.png2.数据集的采集健康叶片a.png中度虫害b.png重度虫害c.png3.分类网络的构建（1）vgg模型AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率

群马视觉·2023-09-18 05:39

8.21笔记

Deeplab-MSc-LargrFOC此图除了主输出之外，还有五个支线输出，他们池化层与VGG网络不同，其中卷积核大小是3，而VGG中卷积核大小为2（这个网络一开始是基于VGG网络提出的，因为那时候提出比较早

灼清回梦·2023-09-18 05:39

PyTorch深度学习实战——基于ResNet模型实现猫狗分类

PyTorch深度学习实战——基于ResNet模型实现猫狗分类0.前言1.ResNet架构2.基于预训练ResNet模型实现猫狗分类相关链接0.前言从VGG11到VGG19，不同之处仅在于网络层数，一般来说

盼小辉丶·2023-09-17 16:27

深度学习保姆级教学

2.节点网络1.Alexnet2.Vgg2.卷积网络反向传播详细介绍前言本章主要介绍深度学习基础AI深度学习-卷积神经网络0001.深度学习

泰勒朗斯·2023-09-17 15:11

Pytorch学习整理笔记（二）

文章目录损失函数与反向传播优化器VGG模型使用与修改模型保存与读取损失函数与反向传播常见的损失函数：nn.L1Loss简单的做差值，nn.MSELoss平方差，nn.CrossEntropyLoss交叉熵见下图

高朗·2023-09-17 00:43

VGG16网络结构学习笔记

文章目录1.网络结构2.VGG16模型所需要的内存容量3.VGG网络的优势1.网络结构根据卷积核大小和卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A，A-LRN，B，C，D，E，其中D和E两种最为常用，即我们所说的

WHS-_-2022·2023-09-16 22:35

卷积神经网络实现咖啡豆分类 - P7

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置包引用全局设备对象数据准备查看图像的信息制作数据集模型设计手动搭建的vgg16

好名让狗申请了·2023-09-16 04:47

Going Deeper with Embedded FPGA Platform for Convolutional Neural Network. 深鉴科技文章调研

VGG16各层数据量如上图所示为VGG16中各层所包含featuremap的数据量以及权重数据量。

Qmshao·2023-09-16 02:48

pytorch学习（8）——现有网络模型的使用以及修改

1vgg16模型1.1vgg16模型的下载采用torchvision中的vgg16模型，能够实现1000个类型的图像分类，VGG模型在AlexNet的基础上使用3*3小卷积核，增加网络深度，具有很好的泛化能力

阳排·2023-09-15 10:52

PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习

PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.VGG16架构3.使用预训练VGG16模型实现猫狗分类小结系列链接

盼小辉丶·2023-09-15 06:32

什么是卷积002

文章目录前言1.卷积网络和传统网络区别2.卷积神经网络整体架构1.输入层2.卷积层3.池化层4.全连接层5.神经网络6.经典网络1.Alexnet2.Vgg3.Resnet残差网络-特征提取7.感受野前言大纲目录首先链接图像颜色通道

泰勒朗斯·2023-09-15 06:16

竞赛选题基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

laafeer·2023-09-15 01:27

VGGNet为什么效果比AlexNet好

VGGNet简介VGGNet网络结构下图是学界最常使用的vgg-16神经网络结构图，可以看到其组成由：个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层

机器不会学习·2023-09-14 08:59

竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

iuerfee·2023-09-14 06:48

OpenCV项目开发实战--实现面部情绪识别对情绪进行识别和分类及详细讲解及完整代码实现

我们还将探索自定义VGG13模型架构和革命性的面部表情识别Plus(FER+)数据集

TD程序员·2023-09-13 12:00

Pytorch 预训练模型下载和加载

下载地址常用预训练模型在这里面：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models但是上述网址只有常见的backbone（vgg

yyywxk·2023-09-12 17:20

十动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之NiN + GoogLeNet

文章目录网络中的网络（NiN）InceptionGoogLeNet总结：网络中的网络（NiN）NiN块使用卷积层加两个1x1卷积层后者对每个像素增加了非线性性NiN使用全局平均池化层来替代VGG和AlexNet

王二小、·2023-09-12 07:31

九动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之AlexNet

VGGVGG神经网络连接图7.2.1的几个VGG块（在vgg_block函数中定义）。其中有超参数变量conv_arch。该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输出通道数。

王二小、·2023-09-11 09:40

caffe-ssd中使用gnuplot绘制loss-acc曲线（双Y轴）

日志目录在:jobs里面，名字为VGG_MyDataSet_SSD_300x300.log。

几夏经秋·2023-09-10 03:04

图像分类学习笔记（七）——MobileNet

之前的VGG16模型权重大小大概有490M，ResNet模型权重大小大概有644M。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中轻量级CNN网络。

routine1o1oo·2023-09-07 17:18

Grad-CAM 小陈读paper系列（摘要加引言）

与以前的方法不同，GradCAM适用于各种CNN模型家族：（1）具有全连接层（例如VGG）的CNN，（2）

：）�东东要拼命·2023-09-07 17:12

现有模型的保存与加载（PyTorch版）

我们以VGG16网络为例，来说明现有模型的保存与加载操作。保存与加载方式均有两种，接下来我们分别来学习这两种方式。

做程序员的第一天·2023-09-07 13:53

基于Vgg-Unet模型自动驾驶场景检测

1.VGGVGG全称是VisualGeometryGroup属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面,VGG的输入被设置为大小为224x244

爱因诗贤·2023-09-05 11:25

2023.09.03 学习周报

文章目录摘要文献链接题目亮点本文工作题目亮点本文工作题目亮点本文工作大气污染物传输的相关内容总结摘要本周阅读了三篇论文，第一篇文章的核心为改进PageRank算法和标签传播算法实现大气污染物传输分析模型，第二篇文章的核心为将SOD、VGG

MoxiMoses·2023-09-04 21:00

剪枝基础与实战(5): 剪枝代码详解

但是我们不会对Pool2d层进行剪枝，因为Pool2d只用来做下采样，没有可学习的参数，不用处理0VGG模型代码import<

@BangBang·2023-09-03 00:58

senet <-incepetion,resnet<-vgg

Deeperarchitectureshttps://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf关键词learning，representationVGGNets[11]andInceptionmodels[5]showedthatincreasingthedepthofanetworkcouldsignificantlyincreasethequalityofrepresentat

2018燮2021·2023-09-03 00:49

深度学习中训练loss一直不变

训练loss一直不变在之前的文章中，分别做了LeNet，NiNNet，AlexNet，VGGNet的训练测试，在NiN和VGG中，经常遇到训练时loss一直居高不下的原因，网上较为完善的解释一般如下：我应该属于其中的第四种

TOPthemaster·2023-09-02 19:10

YOLOV3详解

V1/V2的backbone采用的是VGG类型的结构,借着学习V3,复习ResNet以及为什么DarkNet会有更好的精度和速度在YOLOV3中加入了FPN层,这是为什么相比于(V1/V2采用的图

智障学AI·2023-09-02 09:23

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