vgg 第5页

Pytorch网络模型训练

现有网络模型的使用与修改vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#加载一个未预训练的模型vgg16_true=torchvision.models.vgg16

托比-马奎尔·2023-11-05 06:51

基于深度学习的实战项目1000个

demo仓库和视频演示：视频传送门卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG

huihuang_8295·2023-11-03 10:08

人工智能-深度学习项目100项

银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG

lyx_78932·2023-11-03 10:08

竞赛选题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

laafeer·2023-11-02 17:25

竞赛选题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

laafeer·2023-11-02 17:25

【mindspore】【训练】训练过程内存占用大

mindspore上复现的工作，现在遇到了显存溢出的问题，而且显存占用是torch中的三倍以上，pytorch只需要7.6G显存，而mindspore24G都溢出了在pytorch中，在训练初始时加载一次vgg

小乐快乐·2023-11-02 11:58

pytorch复现3_GoogLenet

背景：GoogLeNeta是2014年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，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit

王佳Gre·2023-11-01 17:25

pytorch复现4_Resnet

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

王佳Gre·2023-11-01 15:37

41 深度学习（五）：图片增强|Transfer Learning|VGG|resnet50(fine-tune)|InceptionNet

文章目录图片增强为什么要使用图片增强具体方式.flow_from_directory(directory)flow_from_dataframe迁移学习（TransferLearning）AlexNetVGGresnet50代码学习关键的源码分析InceptionNet图片增强为什么要使用图片增强数据增强是一种常用的神经网络优化技术，旨在加速神经网络的训练并提高其性能1.数据增强的作用是让有限的数

Micoreal·2023-11-01 09:19

3.2 特征图尺寸计算与参数共享|池化层的作用|整体网络架构|VGG网络架构|残差网络Resnet|感受野的作用

文章目录特征图尺寸计算与参数共享池化层的作用整体网络架构VGG网络架构（了解向，背景向）残差网络Resnet（了解向，背景向）感受野的作用特征图尺寸计算与参数共享给个例子：如果输入的数据是32323的图像

Micoreal·2023-11-01 09:18

python基于VGG19实现图像风格迁移

目录1、原理2、代码实现1、原理图像风格迁移是一种将一张图片的内容与另一张图片的风格进行合成的技术。风格（style）是指图像中不同空间尺度的纹理、颜色和视觉图案，内容（content）是指图像的高级宏观结构。实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心思想是一样的：定义一个损失函数来指定想要实现的目标，然后将这个损失最小化。你知道想要实现的目标是什么，就是保存原始图像的内容，同时采用参考图

老歌老听老掉牙·2023-11-01 06:03

pytorch网络模型结构的总结打印

例如fromtorchvisionimportmodelsmodel=models.vgg16()print(model)输出结果VGG((features):Sequential((0):Conv2d

起名字什么的好难·2023-11-01 06:12

pytorch 入门（四）案例二：人脸表情识别-VGG16实现

实战教案二：人脸表情识别-VGG16实现本文为小白入门Pytorch内部限免文章参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门

大地之灯·2023-10-31 09:45

pytorch 入门（五）案例三：乳腺癌识别-VGG16实现

本文为小白入门Pytorch内部限免文章本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】乳腺癌识别原作者：K同学啊在本案例中，我将带大家探索一下深度学习在医学领域的应用–完成乳腺癌识别，乳腺癌是女性最常见的癌症形式，浸润性导管癌(IDC)是最常见的乳腺癌形式。准确识别和分类乳腺癌亚型是一项重要的临床任务，利用深度学习方法识别可以有效节省时间并减少错误。我们的数据集是

大地之灯·2023-10-31 09:12

ResNet：视觉跟踪中的应用

自此以后，许多的深度卷积网络被提出，如VGG，GoogLeNet以及ResNet等，可以看出从AlexNet到Res

lgdhang·2023-10-31 08:44

pytorch复现1_VGG

不涉及太多原理VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG(VisualGeometryGroup)提出，斩获该年ImageNet竞赛中LocalizationTask(定位任务)第一名和ClassificationTask

王佳Gre·2023-10-30 17:08

【第3次实验】卷积神经网络

卷积神经网络文章目录卷积神经网络1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据分类3.使用VGG16对CIFAR10分类1.MNIST数据集分类构建简单的CNN对mnist数据集进行分类。

明月栖山河。·2023-10-30 17:20

【论文笔记】【cnn】ResNeXt详解

ResNeXt乍一看很像inception，作者也在论文中提到了vgg相关。VGG和resnet主要采用堆叠网络来实现，ince

Chen_Swan·2023-10-29 19:42

从AlexNet到chatGPT的演进过程

VGG（2014）：VGG是由牛津大学的研究者开发，以更深的网络结构著称。使用小尺寸的3x3卷积核，使网络更深。提供了16层和19层两个不同版本的网络，

xw555666·2023-10-29 10:08

2023年MathorCup大数据赛道A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别(相关文献)

所提出的系统利用VGG16模型进行特征提取，并利用具有三重损失的自定义Siamese网络，称为RoadScan。该系统旨在解决道路上的坑洼这一关键问题，这对道路使用者构成重大风险。

Hello NiKo·2023-10-29 09:11

SSD中使用自带工具进行输出测试结果以及绘图

models/VGGNet/MyDataSet/SSD_300x300/deploy.prototxt/root/caffe-ssd/models/VGGNet/MyDataSet/SSD_300x300/VGG_MyDataSet_SSD

几夏经秋·2023-10-28 21:07

竞赛选题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

laafeer·2023-10-28 10:19

Keras：VGG16模型微调

一、介绍当我们的数据集较小，只有几百几千张图片的时候，我们很难在一个新的网络结构上训练出具有很高准确率的模型，为此我们需要借助预训练网络模型（即已经训练好的网络模型，如VGG16）。

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

7.现代卷积神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet二、D2L代码注意点三、QANo.2使用块的网络VGG一、VGG二、D2L代码注意点三

霸时斌子·2023-10-28 07:26

论文分享 | 可控笔触的快速风格化迁移

在进行风格化迁移的时候有三个因素制约笔触大小：风格图的分辨率大小、监督网络VGG的感受域、生成网络的感

极验·2023-10-28 05:45

图像分类、目标检测、语义分割、实力分割

常用网络模型常用数据集•LeNet•AlexNet•VGG•GoogLeNet•ResNet•ResNeXt•MobileNet_V1_V2•MobileNet_V3•ShuffleNet_V1_

m沐七·2023-10-28 04:14

神经网络densecnn_卷积神经网络（CNN）的结构设计都有哪些思想？

1从LeNet5到VGG(基于深度的设计)LeNet5不是CNN的起点，但却是它的helloworld，让大家看到了卷积神经网络商用的前

sfhvz·2023-10-28 00:09

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

iuerfee·2023-10-26 19:24

最详细的VGG模型理解

转自：VGGNet阅读-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[转]这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像分类和localization（这里需要注意localization和detection的区别.localization是找到某个物体的检测框，而detection是找到所有物体的检测框，

ZQ_ZHU·2023-10-26 08:47

Inception 模块作用

InceptionV2：加入了BN层，使每一层都规范化到一个N（0,1）的高斯，另一方面学习VGG使用2个3x3cobv代替inception模块中的5x5，降参，加速计算。

Kun Li·2023-10-26 08:29

经典卷积神经网络 - NIN

AlexNet和VGG都是先由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再由全连接层构成的模块来输出分类结果。

mango1698·2023-10-26 04:51

卷积神经网络中感受野的详细介绍

文章目录一、感受野的概念二、感受野的例子三、感受野的计算四、计算VGG16网络每层的感受野一、感受野的概念在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（

南淮北安·2023-10-25 08:11

图像语义分割 pytorch复现DeepLab v1图像分割网络详解以及pytorch复现（骨干网络基于VGG16、ResNet50、ResNet101）

图像语义分割pytorch复现DeepLabv1图像分割网络详解以及pytorch复现（骨干网络基于VGG16、ResNet50、ResNet101）背景介绍2、网络结构详解2.1LarFOV效果分析2.2DeepLabv1

郭庆汝·2023-10-25 08:05

动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。

緈福的街口·2023-10-24 20:55

PyTorch模型的保存与加载

我们导入预训练好的VGG16模型，并将其保存。我们将state_dict字典保存在model_weights.pth文件中。model

等等小豆子·2023-10-24 09:15

经典卷积神经网络 - VGG

使用块的网络-VGG。使用多个3×33\times33×3的要比使用少个5×55\times55×5的效果要好。

mango1698·2023-10-24 00:26

VGG

【深度学习】VGGNet原理解析及实现VGGNet由牛津大学的视觉几何组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员共同提出，是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名。其突出贡献在于证明使用很小的卷积（3*3），增加网络深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。到目前为止，VGGNet依然经常被用来提取图像特

Laniakea_01d0·2023-10-23 21:59

VGG16使用finetune

在使用vgg16预训练模型image-net对网络进行fine-tune的时候发现loss一直维持在12左右，准确率稳定在20%左右，并不会有明显的变化。

美环花子若野·2023-10-23 16:35

学习VGG笔记

VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成大道至简，通篇使用3*3大小的小卷积核相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。

小蒋的技术栈记录·2023-10-23 03:17

linux常用命令

wq#强制保存退出cat只能查看catvgg.py查找比如查找conv5catB2_VGG.py|grepconv5more查看一部分，防止代码过长morevgg.py

醋酸洋红就是我·2023-10-22 16:26

小土堆-pytorch-神经网络-现有网络模型的使用和修改12_基于VGG模型_笔记

torchvision中的VGG(分类模型)查看我们导入的模块importtorchvisionfromtorchimportnnvgg16_false=torchvision.models.vgg16

Beginner x_u·2023-10-22 06:46

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计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-10-21 21:40

动手学深度学习—使用块的网络VGG（代码详解）

目录1.VGG块2.VGG网络3.训练模型1.VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：1.带填充以保持分辨率的卷积层；2.非线性激活函数，如ReLU；3.汇聚层，如最大汇聚层。

緈福的街口·2023-10-21 19:56

使用VGG框架实现从二分类到多分类

一.数据集的准备与之前的不同，这一次我们不使用开源数据集，而是自己来制作数据集。重点需要解决的问题是对数据进行预处理，如每一个图片的大小均不同，需要进行resize，还需要对每一张图片打标签等操作。数据集文件首先新建一个数据集文件夹，要进行猫狗分类，所依在train文件夹下新建2个文件夹，分别为cat和dog，里面分别放入若干张cat和dog的图片。然后编写一个脚本，对数据集生成一个数据集文件cl

nice-wyh·2023-10-21 17:04

基于神经网络的图像识别研究

研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，以提高图像分类性能。2.目标检测：目标检测是一项重要任务，旨在识别图像中的不同对象

matlabgoodboy·2023-10-20 07:14

动手学深度学习——网络中的网络NIN

1、全连接层的问题卷积层需要较少的参数；但卷积层后的第一个全连接层的参数：LeNet16x5x5x120=48k；AlexNet256x5x5x4096=26M;VGG512x7x7x4096=102M

橙子吖21·2023-10-19 18:59

深度学习——VGG与NiN网络

深度学习——VGG与NiN网络文章目录前言一、使用块的网络（VGG）1.1.VGG块1.2.VGG网络1.3.模型训练1.4.小结二、网络中的网络（NIN）2.1.NIN块2.2.NIN模型2.3.训练模型

星石传说·2023-10-19 18:40

43TensorFlow 2 深度学习入门与实践--TensorFlow 2 深度神经网络

VGG网络结构本次实验中，我们将还原一个经典的深度神经网络结构VGG。VGG是VisualGeometryGroup的简称，前者代表牛津大学工程科学系的视觉几何课题组。

Jachin111·2023-10-18 14:12

CNN经典网络模型详解（GoogLeNet-pytorch实现）

一、前言论文地址：http://arxiv.org/abs/1602.072612014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名

浩波的笔记·2023-10-18 00:34

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828×28的图像展平为⼀个784维的固定⻓度的⼀维向量，然后⽤全连接层对其进⾏处理。而现在，我们已经掌握了卷积层的处理⽅法，可以在图像中保留空间结构。同时，⽤卷积层代替全连接层的另⼀个好处

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

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