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RepVGG，结构重参数化让VGG风格的ConvNets再次强大起来

论文：RepVGGMakingVGG-styleConvNetsGreatAgain链接：https://arxiv.org/abs/2101.03697代码链接：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG发表刊物：cvpr2021作者：XiaohanDing,XiangyuZhang,NingningMa,JungongHan,GuiguangDingJianSun单
lishanlu136·2023-12-20 17:20

深度学习 | 大模型领域常见名词解释

例子：BERT、GPT、VGG等。训练好的模型：训练好的模型是根据你的特定任务和数据集进行了调整和训练的模型。它们可以在特定任务上表现很好，但对于其他任务可能不那么有效。
西皮呦·2023-12-20 01:54

基于Django框架实现的图像相似性搜索网页应用项目源码+数据库，上传图片到网站，基于预训练的 VGG16 模型提取图像特征

用户可以通过上传图片到网站，然后该项目会基于预训练的VGG16模型提取图像特征，并利用已有图库中的图像特征与上传图片的特征进行比较，计算相似度并呈现给用户。
云哲-吉吉2021·2023-12-19 21:00

神经网络以及深度学习案例分析

模型介绍我们使用了以下几个深度学习模型进行图像分类任务：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）VGG16模型CNN模型在图像分类中的表现已经得到了广泛的验证，特别是在识别低层次的特征
领筹码大玩家·2023-12-19 15:55

从RepVgg到MobileOne，含mobileone的代码

VGG是直筒式模型，因为没有skipconnnection，导致训练更深层的vgg会出现模型的退化。但如resnet等，skipconnnect为端上设备增加了运行耗时，在数据的存取上有不小的消耗。
咆哮的阿杰·2023-12-19 04:49

【论文笔记】RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again

RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain目录RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain1.Introduction1.1多分支网络结构的缺点1.2RepVGG优点2.ModelRe-parameterization（模型重参数化）2.1.DiracNet2.2WinogradConvolution3.BuildingRe
chairon·2023-12-18 11:33

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台供本人记录用目录一、LeNet模型二、AlexNet模型三、VGG模型四、GoogLeNet模型五、ResNet模型一、LeNet模型1
零澪灵·2023-12-18 09:41

每天五分钟计算机视觉：网络中的网络(NiN)

本文重点前面的课程中我们学习了众多的经典网络模型，比如LeNet、AlexNet、VGG等等，这些网络模型都有共同的特点。
幻风_huanfeng·2023-12-18 09:10

计算机视觉07：图像分类

计算机视觉07：图像分类文章目录计算机视觉07：图像分类1.ILSVRC竞赛2.常见CNN1.AlexNet2.VGG3.GoogLeNet1.InceptionV12.InceptionV23.InceptionV34
fafagege11520·2023-12-18 09:09

18个面向初学者的经典开源计算机视觉项目-图像分类篇Inception(三)

尽管上述VGG-16在当年的ILSVRC中排名第二，但排名第一的不是别人，正是谷歌——通过它的GoogLeNet或Inception。最初的论文提出了Inceptionv1模型。
元宇宙MetaAI·2023-12-18 09:38

计算机视觉Baseline网络串烧（AlexNet、NIN、VGG、GoogLeNet、Inception、ResNet、InceptionResNet、DenseNet、SENet、ResNeXt）

将计算机视觉中的几个知名Baseline网络放在一起讲解其主要内容，如果需要了解详细细节建议阅读原论文1.AlexNet(ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks2012)网络结构：作者训练了一个在当时来讲算是大型的网络并在ILSVRC-2010中获得了top1错误率：37.5%top5错误率：17.0%的SOTA成绩。作者
码大哥·2023-12-18 09:38

卷积神经网络

2.3、卷积层涉及参数2.4、卷积结果计算公式2.5、卷积参数共享二、池化层1、池化2、最大化池三、卷积神经网络全连接层1、全连接层2、特征图变化四、经典网络4.1、Alexnet：4.2、Vgg：4.3
微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

图像识别完整项目之Swin-Transformer，从获取关键词数据集到训练的完整过程

，并且已经作了测试代码已经全部上传到资源，根据文章名或者关键词搜索即可LeNet：pytorch搭建LeNet网络对CIFAR-10图片分类AlexNet：pytorch搭建AlexNet对花进行分类Vgg
听风吹等浪起·2023-12-18 07:17

替换YOLOv5主干网络

首先写一个demo.py文件来查看torchvision下面都有哪些模型如图所示，可以看到torchvision.models下面有很多模型,比如vgg16,resnet50,AlexNet,resnet18
Kelly_Ai_Bai·2023-12-17 23:58

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理1）数据集来源2）数据集内容3）数据集预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG
小胡说人工智能·2023-12-17 15:36

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境Pycharm环境Android环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型，使用
小胡说人工智能·2023-12-17 15:06

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.模型生成1）模型导入及调用2）相关代码（1）布局文件（2）主活动类相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG
小胡说人工智能·2023-12-17 15:33

VGG(pytorch)

VGG:达到了传统串型结构深度的极限学习VGG原理要了解CNN感受野的基础知识model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch#officialpretrainweightsmodel_urls
caigou.·2023-12-17 05:22

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存4.模型生成系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG
小胡说人工智能·2023-12-16 23:45

【动手学深度学习】(十二)现代卷积神经网络

文章目录一、深度卷积神经网络AlexNet1.理论知识2.代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络（NiN）1.理论2.代码四、含并行结的网络（GoogLeNet）2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

竞赛保研 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
iuerfee·2023-12-16 10:27

深度学习 Day11——T11优化器对比实验

如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.再次检查数据7.配置数据集8.可视化数据9.构建CNN网络模型10.编译模型11.训练模型12.模型评估三、知识点详解1.加载预训练的VGG16
LittleRuby·2023-12-15 20:56

MobileNet网络

介绍MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络，相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:55

【PyTorch】现代卷积神经网络

文章目录1.理论介绍1.1.深度卷积神经网络（AlexNet）1.1.1.概述1.1.2.模型设计1.2.使用块的网络（VGG）1.3.网络中的网络（NiN）1.4.含并行连结的网络（GoogLeNet
盛世隐者·2023-12-14 23:10

Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类

导入数据2.2制作数据集和对应标签2.3故障数据的EMD分解可视化2.4故障数据的EMD分解预处理3基于EMD-CNN的轴承故障诊断分类3.1训练数据、测试数据分组，数据分batch3.2定义EMD-VGG1d
建模先锋·2023-12-14 17:42

小土堆-pytorch-神经网络-网络模型的保存和读取13_笔记

保存与读取方式一:创建2个python空文件,模拟保存和读取保存:importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(weights=False
小徐要考研·2023-12-06 12:05

SSD: Single Shot MultiBox Detector

用预训练好的分类网络作为特征提取器（论文里使用的是VGG16）VGG16原模型如下图所示：由
csdnforyou·2023-12-06 09:50

语义分割 DeepLab V1网络学习笔记 （附代码）

DeepLabV1是一种基于VGG模型的语义分割模型，它使用了空洞卷积和全连接条件随机（CRF）来提高分割的准确性。其总体架构包括一个卷积神经网络和一个CRF后处理模块。
无妄无望·2023-12-05 23:29

学习pytorch16 现有网络模型的使用和修改

现有网络模型的使用和修改官网[https://pytorch.org/](https://pytorch.org/)torchvison相关model1.图像常用vgg16模型【vgg19也常用】2.ImageNet
陌上阳光·2023-12-05 12:03

学习pytorch17 pytorch模型保存及加载

pytorch模型保存及加载代码importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#1.savemodel1
陌上阳光·2023-12-05 12:27

【Pytorch】Visualization of Feature Maps（5）——Deep Dream

学习参考来自：PyTorch实现DeepDreamhttps://github.com/duc0/deep-dream-in-pytorch文章目录1原理2VGG模型结构3完整代码4输出结果5消融实验6torch.norm
bryant_meng·2023-12-03 09:43

卷积神经网络（VGG-16）猫狗识别

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.再次检查数据3.配置数据集4.可视化数据三、构建VG-16网络四、编译五、训练模型六、模型评估七、保存and加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：
NoteLoopy·2023-12-03 07:06

竞赛选题 题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络 机器视觉 ]

文章目录0简介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简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
laafeer·2023-12-02 16:58

软著项目推荐 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
iuerfee·2023-12-02 09:53

软著项目推荐 深度学习图像风格迁移

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
iuerfee·2023-12-02 09:53

每天五分钟计算机视觉：经典的卷积神经网络之VGG-16模型

VGG-16Vgg16是牛津大学VGG组提出来的，相比于AlexNet来说，AlexNet的一个改进是采用连续的几个4*3的卷积核来代替AlexNet中的较大的卷积核(11*11,5*5)。
幻风_huanfeng·2023-12-02 01:23

【重读经典网络3】--Darknet

1、前言Darknet网络属于是一个比较经典的网络，主要借鉴了VGG16网络以及Resnet网络的残差模块，在取其精华，去其糟粕后，构建了Darknet19以及经典的Darknet53。
AI小花猫·2023-12-01 21:15

Kaggle-水果图像分类银奖项目 pytorch Densenet GoogleNet ResNet101 VGG19

（DenseNet）_pytorchconv1x1_Skr.B的博客-CSDN博客GoogLeNet网络结构的实现和详解_Dragon_0010的博客-CSDN博客一文读懂LeNet、AlexNet、VGG
even蛋黄酱·2023-12-01 19:36

人群计数CSRNet的pytorch实现

DilatedConvolutionalNeuralNetworksforUnderstandingtheHighlyCongestedScenes（CVPR2018）中的模型进行pytorch实现importtorch;importtorch.nnasnnfromtorchvision.modelsimportvgg16vgg
墨骅·2023-12-01 15:22

学习笔记：Pytorch 搭建自己的Faster-RCNN目标检测平台

站学习视频up主的csdn博客1、什么是FasterR-CNN2、pytorch-gpu环境配置（跳过）3、FasterR-CNN整体结构介绍Faster-RCNN可以采用多种的主干特征提取网络，常用的有VGG
hongyuyahei·2023-12-01 12:03

在使用图像分类模型时，把模型由vgg16换成resnet50，使用LayerCAM热力图进行可解释性分析，热力图会出现“棋盘网格”现象，请问是什么原因？有哪些改进的方法？

  “棋盘网格”现象通常出现在使用LayerCAM（ClassActivationMapping）等方法生成热力图时，主要是由于使用ResNet等具有跳跃连接（skipconnections）的网络结构所致。这些跳跃连接会导致特征图（featuremaps）尺寸的减小和放大，而在生成热力图时，这种尺寸变化可能会引起“棋盘网格”效应，即在热力图中出现棋盘般的方块结构，这些方块的边缘往往呈现高强度。 
Make_magic·2023-11-30 22:31

PyTorch Models

Overviewpth模型保存时是按照“整个模型保存”和“只保存模型参数”会影响模型的加载和访问方式torch.save(vgg16,"vgg16.pt")torch.save(vgg16,"vgg16
晨光ABC·2023-11-30 19:13

计算机视觉深度学习入门笔记-从理论到实战案例

1.2.3卷积神经网络的传播1.3VGG模型——传统串行网路的大成之作1.3.1网络结构1.3.2运行过程1.3.3模型的优化第二章神经网络的训练2.1pytorch与面向对
HopES0·2023-11-30 09:46

CVPR 2017部分论文小结

具体方法为：ForegroundBranch(图1.1)：模型利用ImageNet，pre-train一个类似VGG的网络。修改包
DRACO于·2023-11-29 08:23

图像分类网络总结回顾（上）

文章目录前言一、AlexNet分类网络二、LeNet分类网络三、VGG分类网络四、GoogLeNet分类网络1.Inception结构五、ResNet分类网络1.residual结构2.BatchNormalization
在学习的王哈哈·2023-11-29 02:11

软著项目推荐 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
iuerfee·2023-11-28 19:50

Fine tuning 和 Pretrained

Pretrained指的是在一个大型数据集上预先训练好的模型，例如ImageNet数据集上的ResNet、VGG等模型都可以视为Pretrained模型。
ywfwyht·2023-11-27 01:25

制作自己的segnet数据集_语义分割【论文解读】经典网络SegNet 值得仔细反复阅读...

编码器网络的架构与VGG16网络中的13个卷积层拓扑结构相同。解码器网络的作用是将低分辨率的编码器特征映射到全输入分辨率的特征映射，以便按像素分类。
weixin_39903571·2023-11-26 05:36

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 计算机竞赛

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·2023-11-25 19:57

竞赛项目 深度学习图像风格迁移

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·2023-11-25 19:27
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