Vgg

卷积神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】

卷积神经网络5.5、经典卷积神经网络（`LeNet`）5.5.1、理论部分5.5.2、代码实现5.6、深度卷积神经网络（`AlexNet`）5.6.1、理论部分5.6.2、代码实现5.7、使用块的网络（`VGG
来杯Sherry·2023-08-22 10:53

《TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation》论文笔记

《TernausNet:U-NetwithVGG11EncoderPre-TrainedonImageNetforImageSegmentation》论文笔记论文链接TernausNet:U-NetwithVGG11EncoderPre-TrainedonImageNetforImageSegmentation论文概述像素级分割在计算机视觉中是一项艰巨的任务，经典的UNet网络结构在医学影像和卫星
一场绮梦泪相似丶·2023-08-21 22:11

“深度学习”学习日记：Tensorflow实现VGG每一个卷积层的可视化

2023.8.19深度学习的卷积对于初学者是非常抽象，当时在入门学习的时候直接劝退一大班人，还好我坚持了下来。可视化时用到的图片（我们学校的一角！！！）以下展示了一个卷积和一次Relu的变化作者使用的GPU是RTX3050ti在这张图像上已经出现了Cudaoutofmemory了。防止其他图片出现类似情况：附上这张cat.jpg可以完成实验代码是Copy大神的，用tensorflow1写的，使用t
在撒哈拉卖雨伞·2023-08-20 06:15

卷积神经网络

经典的CNN网络有Alex-Net、VGG-Nets、Resnet等。之前提到了卷积,什么?!卷什么,卷积!卧槽,DNA动了,积你太美!!!baby咳咳,鸡哥别冲动,言归正传,我们现在来
LYRIQ777·2023-08-19 12:21

PyTorch学习笔记（十三）——现有网络模型的使用及修改

以分类模型的VGG为例vgg16_false=torchvision.models.vgg16(weights=False)vgg16_true=torchvision.models.vgg16(weights
小乖路路通·2023-08-19 08:12

PyTorch学习笔记（十四）——网络模型的保存与读取

两种方式保存和加载模型方式一保存模型不仅保存了网络模型的结构，也保存了网络模型的参数importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(
小乖路路通·2023-08-19 08:40

VGGNet -- 卷积神经网络

1、VGGNet出现解决的问题VGG网络由著名的牛津大学视觉组（VisualGeometryGroup）2014年提出，并取得了ILSVRC2014比赛分类任务的第2名（GoogleNet第一名）和定位任务的第
元宝的技术日常·2023-08-19 07:58

pytorch 实现VGG

VGG全称是VisualGeometryGroup，因为是由Oxford的VisualGeometryGroup提出的。
天一生水water·2023-08-18 23:08

机器学习笔记 - 使用VGG16深度学习模型进行图像相似度比较

一、简述VGG16是一个强大的预训练模型，可用于识别图像之间的相似性。通过使用该模型，我们可以从不同图像中提取高级特征并进行比较以识别相似性。该技术具有广泛的应用，从图像搜索和推荐系统到安全和监控。
坐望云起·2023-08-18 08:56

VGG简单学习

VGG简单学习简单介绍 在AlexNet网络的基础上，为了设计深层神经网络，牛津大学设计了VGG网络,采用块的设计理念，将AlexNet中多个重复的卷积层和池化层组成一个块 论文中，使用3x3卷积核，padding
MoonpieXia·2023-08-18 04:20

1x1 卷积：解释器

来源：链接深度卷积网络（如VGG，AlexNet）的缺点之一是特征图的数量通常随着网络的深度而增加。当使用较大的过滤器尺寸（如5x5和7x7）时，此问题可能
无水先生·2023-08-17 23:15

代码详解 —— VGG Loss

文章目录VGGLoss的基础概念VGG的网络结构VGGLOSS的代码解析参考VGGLoss的基础概念VGGLoss是contentLoss中的一种。
zyw2002·2023-08-17 21:55

卷积神经网络全解：（AlexNet/VGG/ GoogleNet/LeNet/卷积/激活/池化/全连接）

CNN，卷积神经网络，ConvolutionNeuralNetwork卷积计算公式：N=（W-F+2p）/s+11经典网络按照时间顺序1.1LeNetLeNet是YannLeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。1.2AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Al
会害羞的杨卓越·2023-08-17 07:41

VGG16模型详解

VGG16模型详解0、VGG16介绍VGG16是一种深度卷积神经网络，由牛津大学的研究团队于2014年开发。
夏天是冰红茶·2023-08-17 06:19

VGG分类实战：猫狗分类

VGG网络VGG的主要特点是使用了一系列具有相同尺寸3x3大小的卷积核进行多次卷积操作。这种结构的一个优势是可以堆叠更多的卷积层，使得网络能够学习到更复杂的特征。详情请看此篇VGG16模
夏天是冰红茶·2023-08-17 06:48

计算机竞赛 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

今天要分享的是基于深度学习的植物识别算法研究与实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net
Mr.D学长·2023-08-16 23:33

CNN经典结构（Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM,mobilenet）及其pytorch实现

CNN经典结构前言本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构，从Lenet，AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet,Resnext,Densenet,Senet,BAM,CBAM
瞎了吗·2023-08-15 17:36

CNN之图像识别

文章目录1.图像识别1.1模式识别1.2图像识别的过程1.3图像识别的应用2.深度学习发展2.1深度学习为何崛起2.2分类与检测2.3常见的卷积神经网络3.VGG3.1VGG163.2VGG16的结构：
@kc++·2023-08-15 07:47

卷积神经网络CNN

超分辨率重构4医学任务5无人驾驶6人脸识别2卷积的作用3卷积特征值计算方法4得到特征图表示5步长和卷积核大小对结果的影响1步长2卷积核6边缘填充方法7特征图尺寸计算与参数共享8池化层的作用9整体网络架构10VGG
longerVR·2023-08-13 11:54

奇思妙想 | 重参数化，解耦网络结构的训练和推理

前者是VGG类极简架构，3x3卷积一卷到底，连分支结构都没有，ImageNet上可达80
机器学习与AI生成创作·2023-08-12 08:56

【CV】RepVGG：通过结构重参数化实现训练和推理解耦的类 VGG 架构

论文被引：152（2022/05/21）论文代码：https://github.com/megvii-model/RepVGGAbstract我们提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构，它具有类似VGG
datamonday·2023-08-12 08:25

Pytorch基于VGG cosine similarity实现简单的以图搜图(图像检索)

代码如下：fromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsimportosimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nn.functionalasFclassVGGSim(torch.nn.Module):def__init__(self):super(VGGSim,self).__init__()blocks
xiongxyowo·2023-08-11 09:53

竞赛项目 深度学习图像风格迁移 - opencv python

文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
Mr.D学长·2023-08-11 06:56

opencv cuda版本windows编译

目录1.编译准备2.编译3.遇到的问题及解决方案3.1boostdesc_bgm.i,vgg_generated_48.i等文件的缺失3.2fatalerror:features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp
wyw0000·2023-08-11 05:47

记录一下通过Python+Gensim+jieba进行中文分词及特征提取的坑

图片的特征通过预训练的VGG-16网络提取，这个没什么可细说的，今天主要讲讲如何提取中文tags的word2vec特征。
43b8e63c4c9f·2023-08-10 04:32

7.3 详解NiN模型--首次使用多层感知机(1x1卷积核)替换掉全连接层的模型

（只有输入和输出层）二.NiN模型特点NiN与过去模型的区别：AlexNet和VGG对LeNet的改进在于如何扩大和加深这两个模块。他们都使用了全连接层，使用全连接层就可能完全
computer_vision_chen·2023-08-10 02:19

Pytorch深度学习-----神经网络模型的保存与加载(VGG16模型)

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----
-希冀-·2023-08-10 01:06

pytorch深度学习基础快速入门6：现有网络模型的使用及修改、网络模型的保存与读取

false：网络架构替换，参数默认（没训练）true:（训练好的）如何利用现有网络进行修改：vgg分为100类–》10类：（1）加入层加到classifier中：（2）修改2.保存（1）（2）第二种方式更小恢复成网络模型
Keenkey6·2023-08-10 01:35

pytorch篇---现有网络模型的使用和修改

以vgg16网络为例1.加载未预训练的网络importtorchvisionvgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)print(vgg16
心惠天意·2023-08-10 01:05

Pytorch深度学习-----现有网络模型的使用及修改（VGG16模型）

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----
-希冀-·2023-08-10 01:04

7.2 手撕VGG11模型 & 使用Fashion_mnist数据训练VGG

VGG首先引入块的思想将模型通用模板化VGG模型的特点与AlexNet，LeNet一样，VGG网络可以分为两部分，第一部分主要由卷积层和汇聚层组成，第二部分由全连接层组成。
computer_vision_chen·2023-08-09 09:23

经典CNN(三）：DenseNet算法实战与解析

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1前言在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如GoogleNet，VGG-16，Incepetion
放鹿的散妃·2023-08-09 09:52

【深度学习Week2】卷积神经网络

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks，CNN【第一部分：代码练习】1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据集分类3.使用VGG16对CIFAR10分类【第二部分：问题总结
跪求指点·2023-08-09 03:20

人群密度检测-CSRnet

前端直接使用预先训练好的VGG16神经网络，输出图像的大小为原始输入图像的1/8后端使用空洞卷积神经网络在保持分辨率的同时扩大感知域，生成高质量的人群分布密度图。
Xxxx. .Xxxx·2023-08-09 00:10

VGG卷积神经网络-笔记

VGG卷积神经网络-笔记VGG是当前最流行的CNN模型之一，2014年由Simonyan和Zisserman提出，其命名来源于论文作者所在的实验室VisualGeometryGroup。
hsg77·2023-08-08 04:55

Day5：Googlenet网络理解

一、Googlenet简介GoogLeNet是2014年ChristianSzegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果
小杰瑞很垃圾·2023-08-07 23:53

CV实验之GoogLeNet网络训练总结

虽然深度达到了22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个（5M），VGG16参数是138M，是GoogleNet的27倍多，而VGG
Smallngg·2023-08-07 23:20

Flowers102花分类的数据下载和处理

本来找到了一个别人准备好的网盘文件，结果一对发现少了图片，张数没对上，最终还是自己处理吧数据下载https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/下载145
lanmy_dl·2023-08-07 09:17

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

小成本大幅度增幅CNN鲁棒性，完美的结合GLCM+CNN

本文以实验为导向，使用vgg16+GLCM实现一场精彩的新冠肺炎的分类识别，并且对比不加GLCM后的效果。
大气层煮月亮·2023-08-06 14:22

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

迁移学习（新人必看）

2.参数难以确定，训练时间长，这就需要用迁移学习来解决什么叫迁移学习呢：比方说有一个对100w的自行车数据集，并用VGG模型训练好的网络，而此时你想训练一个1w自行车数据集（虽然对象一样，但采集的数据会不同
笑傲江湖2023·2023-08-06 10:00

tensorflow:使用ResNet50网络进行分类

这个情感分类，也可以使用GRU模型，或是VGG，DPCNN来进行的，代码都差不多。不同的网络结果，训练时间不一样，效果也不一样。
万州客·2023-08-06 09:06

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

5--残差网络（ResNet)

ResNet沿用了VGG完整的3×3卷积层设计，残差块里首先有2个有相同输出通道数的3×3卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。
pepsi_w·2023-08-03 17:46

ResNet（残差网络）详解

DeepResidualLearningforImageRecognition》论文中提出，是在CVPR2016发表的一种影响深远的网络模型，由何凯明大神团队提出来，在ImageNet的分类比赛上将网络深度直接提高到了152层，前一年夺冠的VGG
LN烟雨缥缈·2023-08-03 17:46

神经网络论文研究-图像处理方向3-resnet-残差网络

该篇论文的由来:接上一篇VGG当网络层数超过20的时候其训练效果并不会提高的哪去，这篇论文就是在解决这个问题核心观念:深层次表征的信息是很多视觉任务的核心点基于这些问题，本论文提出了残差学习(Residuallearning
丰。。·2023-08-03 17:11

pytorch搭建VGG网络

pytorch搭建VGG网络CNN感受野VGG-16搭建VGG网络model.pytrain.pypredict.pyclass_indices.jsonVGG网络的创新点：通过堆叠多个小卷积核来替代大尺度卷积核
张嘉烘·2023-08-03 16:26

SZ：zip/内部函数外部函数/VGG模型/nn

zip：-rrecursion-ddelete-mmove(move隐藏的意思是，原文件会消失）想增加文件，不需要加参数什么参数也没有。如果zip压缩文件不存在，执行以上命令将会创建一个新的zip文件并将指定的文件添加进去。如果zip压缩文件已经存在，则新的文件将被追加到现有的zip文件中。zip-r(recursively)SpikeZip.zip.\haq-master内部函数，外部函数如果不
Codiplay·2023-08-03 07:33
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