vgg

3500/15 106M1079-01 支持先进和复杂的人工智能计算

它支持各种类型的卷积神经网络(CNN)模型，如Resnet-18、Resnet-34、Vgg16、GoogleNet和leNet，以及主流的深度学习框架，包括C
zhang13365909307·2023-10-16 17:50

残差层

引言在VGG中，随着网络层数的增多，往往伴随着以下几个问题：计算资源的消耗（通过增加GPU来解决）模型容易过拟合（采集海量数据，使用dropout正则化）产生梯度消失和梯度爆炸（使用batchnorm）
LuDon·2023-10-16 08:37

基于多尺度注意力网络单图像超分（MAN）

这也反映了卷积核的发展趋势，从一开始的大卷积核到vgg中采用堆叠的小卷积核代替大卷积核。上图展现了MAN网络在同样的性能下具有更少的参数量。
一壶浊酒..·2023-10-15 19:09

图像分类经典网络架构

目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-196、GoogLeNet7、Inceptionv3/v48、ResNetILSVRC9、preResNet10
Q渡劫·2023-10-15 11:24

5.vgg16网络模块的实现

代码如下：fromtorchimportnnimporttorchclassVGG16(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000):super(VGG16
YANQ662·2023-10-14 18:42

python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统 计算机竞赛

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·2023-10-14 13:10

VGG19 阅读

源代码通过截取vgg19featuremap不同size特征段，获取多种size的featuremap具体为5种featuremapsize:[1,1/2,1/4,1/8,1/8]importtorch.nnasnnfromtorchvisionimportmodelsclassVGG19
谢小帅·2023-10-14 10:55

竞赛选题 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
laafeer·2023-10-14 07:11

Pytorch卷积神经网络经典Backbone(骨干网络)——（VGG）

VGG网络架构：VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成1.1改进：1.更小的卷积核，对比AlexNet，VGG网络使用的卷积核大小不超过33，这种结构相比于大卷积核有一个优点，就是两个33的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野
梦在黎明破晓时啊·2023-10-13 16:32

使用pytorch搭建自己的网络之VGG

一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3X3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构能够取
绿柳山庄赵公子·2023-10-13 16:32

模型复现：VGG-16

VGG-16是在图像分类和检测任务中很常用的一种网络结构。本文通过pytorch来复现一下。
公众号学一点会一点·2023-10-13 16:32

pytorch逐行搭建CNN系列（二）VGG16

一推陈出新采用连续的3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，7x7，5x5），2个3x3的卷积核叠加，它们的感受野等同于1个5x5的卷积核，3个3x3的卷积核叠加后，它们的感受野等同于1个7x7的效果，所以使用3x3卷积核堆叠的形式，既增加了网络层数又减少了参数量。引入了1x1卷积核，实现了在保持featuremap尺寸不变（即不损失分辨率）的前提下，大幅增加非线性表达能力，加
努力当总裁·2023-10-13 16:01

13.初识Pytorch 复现VGG16及卷积神经网络图的可视化(Tensorboard)

搭建VGG16网络用黄框画出vgg中vgg16的部分，将此网络分为8个部分，s1(stage1)，s2(stage2)，s3(stage3)，s4，s5，s6，s7，s8，其中stage出自RetinaNet
游客26024·2023-10-13 16:59

pytorch实现经典神经网络：VGG16模型之复现

可以参考https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/107237671分成提取特征网络结构+分类结构模型代码：此模型写了VGG的几种网络结构一、官方权重
颦蹙遥寄·2023-10-13 16:57

VGG卷积神经网络实现Cifar10图片分类-Pytorch实战

前言当涉足深度学习，选择合适的框架是至关重要的一步。PyTorch作为三大主流框架之一，以其简单易用的特点，成为初学者们的首选。相比其他框架，PyTorch更像是一门易学的编程语言，让我们专注于实现项目的功能，而无需深陷于底层原理的细节。就像我们使用汽车时，更重要的是了解如何驾驭，而不是花费过多时间研究轮子是如何制造的。我将以一系列专门针对深度学习框架的文章，逐步深入理论知识和实践操作。但这需要在
fanstuck·2023-10-13 15:51

YOLOv5、YOLOv8改进：RepVGG结构

RepVGG模块2.1YOLOv5的yaml配置文件2.2common.py配置2.3yolo.py配置3.在YOLOv8中加入RepVGG模块1.简介论文参考：最新RepVGG结构:Paper我们所说的“VGG
陈子迩·2023-10-13 15:07

pytorch 保存和加载模型

importtorchimporttorchvision.modelsasmodels1.保存和加载模型权重PyTorch模型将学习到的参数存储在内部状态字典中，称为state_dict.这些可以通过以下torch.save方法持久化：model=models.vgg16
xuejianxinokok·2023-10-13 13:01

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。
一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

毕设 深度学习图像风格迁移

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简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中
DanCheng-studio·2023-10-13 07:35

基于图像识别的迁移学习之一

案例分析加载数据部分同上一个案例，只需把数据输入到预训练的VGG-16或者ResNet50中。
会的东西有点杂·2023-10-13 07:03

大数据毕设 - 深度学习植物识别系统（python OpenCV）

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
caxiou·2023-10-12 21:23

竞赛选题 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
laafeer·2023-10-12 02:10

Tensorflow 入门手册（代码与原理释义）

表示学习），........else}·神经网络·卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)CNN-包含卷积层的神经网络、擅长处理图像-常见网络LeNet、AlexNet、VGG16
码农邦·2023-10-12 00:51

Keras.applications.models权重在线加载中断问题的解决办法

由于网速慢或网络中断原因导致keras加载vgg16等模型权重失败，导致无法使用，对于这个问题的直接解决方法是：删掉下载文件，再重新下载。
爱叫啥叫啥去·2023-10-11 16:55

编译opencv cuda环境时的cmake指令及依赖数据下载vgg、ippicv、wechat_qrcode等

nvidia-docker下安装编译opencvcuda，python调用根据这个方式走https://blog.csdn.net/qq_44523137/article/details/124098406cmake时遇到缺少什么包，就安装什么包。-D后面如果有空格报错没有CMakexxxlist.txt可以把-D后面的空格去掉，cmake后面得有两个点…-DCUDA_nppi_LIBRARY=s
wang-jue·2023-10-11 11:12

如何设置Pythonpath

但是在服务器上跑的时候需要自己手动的去设置，否则会出现以上的情况exportPYTHONPATH=/home/morindaz/za-tensorflow-toolkit10:30在gorilla的机器上面开始跑vgg
美环花子若野·2023-10-11 10:18

【目标检测】anchor-base——fasterRCNN+YOLOv3总结

、featuremap分辨率低，M/2^5,对小目标检测效果有限3、featuremap每个点都有anchor，anchor大小9种（3scale*3ratio）image.png原图800x600，VGG
Ferraricaliforn·2023-10-11 04:32

P25 现有网络模型的使用及修改

模型的默认下载位置：一、看文档找到这个数据集在torch.datasets二、Imagnet数据集与VGG16模型下载1、先安装下scipy吧2、下载数据集importtorchimporttorchvisiontrain_data
颦蹙遥寄·2023-10-11 02:45

pytorch实现经典神经网络：VGG16模型之初探

文章链接https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102585038?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169675238616800211588158%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.
颦蹙遥寄·2023-10-11 02:11

【pytorch】模型的保存与加载|| Dataloader数据加载器

(transforms)一、只保存参数1.保存一般地，采用一条语句即可保存参数：torch.save(model.state_dict(),path)其中model指定义的模型实例变量，如model=vgg16
dataloading·2023-10-10 15:31

尝试练习类VGG卷积神经网络

类似VGG的卷积神经网络使用序贯式模型实现'''importnumpyasnpimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Input,Modelfromkeras.layersimportDense
光光小丸子·2023-10-10 12:52

深度学习之卷积神经网络（14）CIFAR10与ResNet18实战

并将与13层的普通神经网络VGG13进行简单的性能比较。网络结构 标准的ResNet
炎武丶航·2023-10-10 00:20

044基于深度学习的鱼类检测

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、EfficientNet
lyx_78932·2023-10-09 18:03

基于多种CNN网络(Alexnet_vgg_resnet_Mobilenetv_Efficientnet等)实现鱼类分类识别并做指标对比（附源码链接+鱼类识别数据集+模型文件）

一、效果展示说明：训练数据集50个epoch，其他参数不变的情况下得到如下结果：训练集精度验证集精度AlexNet99.4782.76Googlenet97.0284.84VGG1696.5384.46MobilenetV397.0685.79ShufflenetV296
biuHeartBurn·2023-10-09 18:30

图像语义分割 FCN图像分割网络详解

图像语义分割FCN图像分割网络详解0、介绍1、VGG16网络结构2、转置卷积3、FCN-32S、FCN-16S，FCN-8S网络结构4、损失函数5、膨胀卷积6、FCN(Backbone-ResNet-50
郭庆汝·2023-10-09 16:38

R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN思想总结

一、传统的滑窗算法VGG16所谓目标检测就是要在图片中用一个框框出物体并且进行分类。而用深度学习去解决这样的问题还得从滑窗算法说起。滑窗算法就是用一个特定尺寸大
罗泽坤·2023-10-09 07:07

2021-02-24 凌晨随笔

下一阶段计划为：1.若美赛一等奖，明年美赛大概率就不去了，转向实习/中科院科创2.pytorch已学完，VGG/Retnet网络/变形网络待进一步研究，开始学习TensorFlow和GAN网络，同时
Owen丹尼尔·2023-10-08 10:28

细粒度特征提取和定位用于目标检测：PPCNN

基于深度卷积神经网络概念设计的VGG网络。VGGNet在对大规模图像进行分类方面取得了巨大的性能。该网络设计了一堆小卷积滤波器，使网络结构非常简单，但网络有一些定位错误。
学术菜鸟小晨·2023-10-08 09:52

卷积神经网络的发展历史-VGG

VGG的产生2014年，Simonyan和Zisserman提出了VGG系列模型（包括VGG-11/VGG-13/VGG-16/VGG-19），并在当年的ImageNetChallenge上作为分类任务第二名
会的东西有点杂·2023-10-08 07:38

4_使用预训练模型 微调训练CIFAR10

使用预训练模型微调训练CIFAR101.VGG准备工作importtorchfromtorchimportnnimporttorchvisionfromtorchvisionimportmodelsfromtorchvisionimportdatasets
HDU_Ang·2023-10-08 01:36

4.2 深度卷积网络：实例探究（ 经典的卷积神经网络（LeNet-5、AlexNet、VGG）、残差网络、1x1卷积(维度==1x1的滤波器)、Inception 网络、CV现状）

简介本文讲到的经典CNN模型包括：LeNet-5AlexNetVGG此外还有ResNet（ResidualNetwork，残差网络），以及InceptionNeuralNetwork。经典的卷积神经网络LeNet-5特点：LeNet-5针对灰度图像而训练，因此输入图片的通道数为1。该模型总共包含了约6万个参数，远少于标准神经网络所需。典型的LeNet-5结构包含卷积层（CONVlayer），池化层
bijingrui·2023-10-07 07:32

【Pytorch笔记】6.Transforms

；torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等；torchvision.model：常用的模型预训练，如AlexNet、VGG
xhyu61·2023-10-07 01:24

Pytorch之MobileNetV3图像分类

VGG16的权重大小有450M，而ResNet中152层的模型，其权重模型644M，这么大的内存需求是明显无法在嵌入式设备上进行运行的。而网络应该服务于生活，所以轻量级
风间琉璃•·2023-10-06 15:55

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet-52.AlexNet1.架构2.局部响应归一化（VGG
泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

010基于深度学习是否感染COVID分类检测

：整体代码文件如下：dataset文件夹存放的是是否感染COVID的图像通过01训练数据集文本生成.py将数据集文件夹下的图像路径保存在当前文件下的test.txt,和train.txt中，再运行02VGG16
bbfbdfbfghfh·2023-10-05 21:34

YOLOv5、YOLOv8改进：RepVGG结构

1.简介论文参考：最新RepVGG结构:Paper我们所说的“VGG式”指的是：没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。仅使用3x3卷积。仅使用ReLU作为激活函数。
陈子迩·2023-10-05 07:24

经典卷积网络之InceptionV3

如VGG，AlexNet网络，它就是一直卷积下来的，一层接着一层；ResNet则是创新性的引入了残差网络
爱修仙的道友·2023-10-04 13:42

TensorFlow-similarity 学习笔记13

基于TensorflowSimilarity的相似图片搜索引擎摘要1总体设计1.1需求规定及运行环境1.2基本设计概念和处理流程2图像预处理2.1读取和预处理3神经网络模型3.1什么是VGG163.2为什么选择
SidXu28·2023-10-04 11:00

通俗讲解深度学习轻量网络MobileNet-v1/v2/v3

(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)。MobileNet网络最大的优势在于其轻量化，也就是大幅度减少的运算量和参数数量优点。
奶茶不加冰·2023-10-02 22:39

Faster-rcnn实践

/tools/demo.py跑demo成功3.用预训练的VGG16模型跑VOC2007数据集./experiments/scripts/faster_rcn
沐以潇·2023-10-01 00:22
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