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Keras深度学习使用VGG16预训练神经网络实现猫狗分类

Keras深度学习使用VGG16预训练神经网络实现猫狗分类最近刚刚接触深度学习不久，而Keras呢，是在众多的深度学习框架中，最适合上手的，而猫狗的图像分类呢，也算是计算机视觉中的一个经典案例，下面开始为大家介绍一下实现流程

wFitting·2022-04-10 08:33

Keras深度学习使用Xception预训练神经网络实现猫狗分类，测试集准确率高达0.99

Keras深度学习使用Xception预训练神经网络实现猫狗分类，测试集准确率高达0.99前面一篇文章呢，我使用了VGG16预训练神经网络实现了一下猫狗分类的案例，即Keras深度学习使用VGG16预训练神经网络实现猫狗分类

wFitting·2022-04-10 08:33

【深度学习】LeNet-5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet

LeNet-5：结构C-P-C-P-FC-FC，即卷积1-池化-卷积2-池化-全连接1-全连接2-softmax输出层##AlexNet：结构5个卷积层，3个全连接层，共八层，6千万参数（即60M个参数）##VGG16

Mister Zhu·2022-04-06 07:23

基于Keras实现常见卷积神经网络模型（Lenet-5、Alexnet、VGG16）

文章目录1.测试数据的准备2.Lenet-5网络模型的搭建2.1Lenet-5模型结构概述2.2Lenet-5模型搭建2.3测试结果3.Alexnet网络模型的搭建3.1Alexnet模型结构概述3.2Alexnet模型搭建3.3测试结果4.VGG16网络模型的搭建4.1VGG16模型结构概述4.2VGG16模型搭建4.3测试结果5.备注小结自己随意搭建一个卷积神经网络模型经过调参后运行结果并没有

开着奔驰种地·2022-04-06 07:49

Bachbone 之 VGGNet：走向深度（Pytorch实现及代码解析）

年的VGGNet荣获ImageNet亚军，其主张探索网络深度与性能的关系，用更小的卷积核与更深的网络结构，并且还取得了较为优异的效果，其网络结果图如示：从图中可以看出来，网络大概有6种版本，最为常用的是VGG16

心之所向521·2022-04-01 07:40

【深度学习原理第6篇】深入解析VGGNet网络+keras实现

目录前言一、VGG网络模型结构二、VGG16和VGG19网络结构分析2.1VGG16解析2.2VGG-19解析代码实现（VGG-16为例）三、VGG相较AlexNet改进详解3.1小卷积核3.2小池化核

小样5411·2022-04-01 07:07

深度学习 — keras 改写 VGG16 网络，替换全连接层

文章目录深度学习—keras改写VGG16网络，替换全连接层一、VGG16简介1.VGG网络结构2.VGG网络的优缺点 VGG优点 VGG缺点二、keras改写VGG16网络三、VGG16进行特征提取，

pentiumCM·2022-04-01 07:31

可以用于毕设参考，请勿过度借鉴

今天和大家分享一篇本科毕设实战项目，项目中我将使用VGG16、InceptionV3、DenseNet121、MobileNetV2等四个模型进行对比分析（文中提供了每一个模型的算法框架图），最后可以自选

K同学啊·2022-03-24 07:01

文献阅读之路

一、经典网络【11.2】14年VGG16实验时发现继续堆叠更深时精度更差15年Resnet残差网络不是单纯地堆叠，加了一个Identity保证网络有保底是一个通用网络结构，用于特征提取【11.4】1995

bu volcano·2022-03-24 02:19

2018-04-05

它的网络结构如下所示：image本文的网络模型在U-net网络模型的基础上进行修改，使用VGG16进行特征提取。网络模型如图：网络结构图.jpg使用adam算法进行训练，损失函数采用diceloss

臭超超·2022-03-22 19:42

VGG16网络结构图及pytorch 代码实现

importtorch.nnasnnfromtorchsummaryimportsummaryimporttorchclassVGG16(nn.Module):def__init__(self):super(VGG16

小小飞在路上·2022-03-21 07:35

基于深度学习的交通标识别算法对比研究-TensorFlow2实现

今天和大家分享一篇本科毕设实战项目，项目中我将使用VGG16、InceptionV3、DenseNet121、MobileNetV2等四个模型进行对比分析（文中提供了每一个模型的算法框架图），最后可以自

K同学啊·2022-03-19 07:24

【电赛开发】2021-F题数字识别-YOLOV2(含无脑训练教程

Darknet-19与VGG16模型设计

Kamimiao·2022-03-16 07:16

Keras导入VGG16模型（notop与top版本都有）时遇到文件缺失的报错（内附下载链接）

1.notop版本VGG16：在keras上导入vgg16模型进行数据训练时发现报错如下：xception:URLfetchfailureonhttps://storage.googleapis.com

新手村霸·2022-03-15 14:34

unet和segnet的结合-论文笔记

全体采用VGG16结构，两边完全对称。该论文将SegNet和U-Net结合起来，在SegNet引入skipconnection，进行更好的组织边界定位。框架基于segnet，下边

sunyao_123·2022-03-13 07:13

深度学习之经典网络架构：VGG16

目录一、简介二、网络结构介绍卷积中的基本概念1.从input到conv1：2.从conv1到conv2之间的

无头苍蝇·2022-03-12 07:18

深度学习主干网络-VGG16论文网络实现，参数介绍，数据处理，单通道，多通道数据，最大池化可视化。带源码。

VGG16卷积网络详解机器学习基础知识：1.相对熵(KL散度)：两个概率分布（probabilitydistribution）间差异的非对称性度量衡量任意一个分布偏离真实分布的程度，如果两个分布完全匹配

林丿子轩·2022-03-12 07:21

Pytorch踩坑记录

1、使用现有模型时，如resnet、vgg16时，进行改进后，如果只想训练自己改进后的参数，可以先将原来网络参数的requires_grad=Falsenet=resnet50(pretrained=True

永远爱好技术的王师傅·2022-03-04 07:39

搭建Vgg16训练CIFAR10数据集

今天我们来学习下经典网络VGG，并且模拟实现VGG16，且用来训练cifar10数据集。一：VGG简单学习先来看下图的总体介绍，有下面几种分类，A，A-LRN，B，C，D，E。

星海千寻·2022-03-01 07:20

基于FPGA的Yolov4 tiny目标检测网络加速器

简介之前实现了基于FPGA的WinogradCNN加速器(VGG16)和基于FPGA的MobileNetv2加速器，但这两个算法在本质上区别不大:一个是VGG16，另一个是轻量级的MobileNetv2

FPGA硅农·2022-03-01 07:27

基于 TensorFlow 在手机端实现文档检测

前言本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如VGG16/VGG19

淼淼1111·2022-02-23 07:41

vgg16卷积层的计算量_vgg16模型参数量和使用的的内存计算

关于VGG-16模型的内存和参数的计算过程如下。INPUT:[224x224x3]memory:224*224*3=150Kweights:0CONV3-64:[224x224x64]memory:224*224*64=3.2Mweights:(3*3*3)*64=1,728CONV3-64:[224x224x64]memory:224*224*64=3.2Mweights:(3*3*64)*64

weixin_39892447·2022-02-22 07:26

yolact模型结构探索

1904.02689源码：https://github.com/dbolya/yolact.git相关理论先放一张yolact的结构图：特征提取网络backbone可以采用resnet101，resnet50甚至vgg16

fegggye·2022-02-21 07:37

VGG16网络模型的原理与实现

1.VGG16结构图2.VGG16总参数VGG16总参数量是138M，具体如下：第1层：1792=3*3*3*64+64第2层：36928=3*3*6

AntheLinZ·2022-02-20 19:42

VGG网络中的参数以及卷积核尺寸详解

*64，如果步长为2，卷积深度为128（卷积个数）,那么，结果为112*112*128参数及尺寸：https://www.jianshu.com/p/3510872fb186深度学习、图像分类入门，从VGG16

辣大辣条·2022-02-14 07:10

vgg卷积网络过程细节详解

2728610a6130解释一下上图的内容：表中A,A-LRN,B,C,D,E分别代表各种网络名称，对应为vgg11,包含LRN(LocalResponseNormalisation)的vgg11,vgg13,vgg16

Lininggggggg·2022-02-14 07:33

微调模型

#将VGG16卷积基实例化fromkeras.applicationsimportVGG16conv_base=VGG16(weights='imagenet',#模型初始化检查点include_top

庵下桃花仙·2022-02-12 13:48

致初学者的深度学习入门系列（四）—— 深度学习目标检测篇（下）

SSD以VGG-16作为BackBone，并对其进行了一些修改：分别将VGG16的全连接层FC6

Rosen.·2022-02-12 07:53

从零实现一个简单卷积神经网络

就拿VGG16这个经典网络模型来说，其实就是通过卷积+激活+池化这三种操作堆

IsQtion·2022-02-08 17:16

【Tool】Keras 实战 II: VGG16图片分类

这篇文章中，我们使用VGG16作为我们的base_model，在这个基础上进行训练。keras.applications模块中，有几种训练好的basemodel，可以直接用来进行迁移学习。

ItchyHiker·2022-02-06 16:23

使用Grad_Cam绘制预训练模型VGG16训练脑部MRI图像的类激活图

效果图：数据集来自kaggle，搜索brainMRI就能找到。如果想要现成的数据集也可以评论留言或私信滴滴哈（如果只想用mnist数据集简单地跑一跑grad_cam算法，可以参考这篇教程：machinecurve）话不多说现在开始。首先导入所需要的库：importosimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportkerasfromtqdmimporttqdmfr

_ConneR_·2022-02-06 07:09

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

本文将以VGG16预训练模型为例子，从人脸识别、预训练模型、图片风格迁移、滤波分析、热力图等多过领域介绍CNN

风尘浪子·2021-12-07 13:00

卷积神经网络（vgg16微调）基于pytorch

数据集下载百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/10Mjq7K7hHfPS322_w86gGg提取码：3hqf这是kaggle上面的一个数据集，有能力的同学也可以去原网址下载效果SGD:其实在20轮左右的时候拟合效果就非常好了，没有必要训练80epoch,这里训练80主要是和Adam作比较。Adam：注意：下图loss算错了，所以看起来飘忽不定的，你们就当不存在（写成最后

挂科难·2021-12-06 16:26

【PyTorch】从头搭建并训练一个神经网络模型（图像分类、CNN）

0.前言之前用过一些很厉害的模型，图像分类领域的VGG16，目标检测领域的YoloV5，实例分割领域的Yolact等。但只是会配置好环境之后训练，最多稍微修改下

Rainbowman 0·2021-12-04 18:51

神经网络学习小记录61——Tensorflow2 搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNet、ResNet50）

神经网络学习小记录61——Tensorflow2搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNet、ResNet50）学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV1

Bubbliiiing·2021-11-15 11:00

C++调pytorch模型的全过程记录

好在之前记录过一点：训练模型PyTorch：VGG16简单入门版_己亥谷雨-CSDN博客保存测试模型PyTorch：保存/加载训练好的模

六月的翅膀·2021-10-30 02:41

MegEngine 架构系列：静态内存分析

分别对1batch/128batch的vgg16/resnet50/mobilenetv2模型，使用tflitetools得到tflite的峰值内存，与megengine内存优化前后的峰值内存进行对比：

·2021-10-22 15:59

深度学习-SSD算法

86577939一、SSD网络结构图1SSD网络架构（精简版)图2SSD网络架构（细节版）图3VGG16网络架构输入图像必须为300x300的，之后进入VGG16Conv5_3之前的全部网络结构SSD采用VGG16

Tc.小浩·2021-10-17 15:10

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 5 Part-5 卷积神经网络的可视化（非洲象热力图）

文章目录可视化类激活的热力图5-40加载带有预训练权重的VGG16网络5-41为VGG16模型预处理一张输入图像5-42应用Grad-CAM算法5-43热力图后处理5-44将热力图与原始图像叠加经过最后处理的非洲象热力图总结写在最后可视化类激活的热力图对于卷积神经网络

FeverTwice·2021-10-10 20:14

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 5 Part-3 使用预训练的卷积神经网络（dogs-vs-cats）

文章目录特征提取5-16将VGG16卷积基实例化5-17使用预训练的卷积基提取特征5-18定义训练密集连接分类器5-19绘制结果5-20在卷积上添加一个密集连接分类器5-21利用冻结卷积基端到端地训练模型微调模型模型

FeverTwice·2021-10-09 22:39

神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNetV2、ResNet50）

神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNetV2、ResNet50）学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2

Bubbliiiing·2021-08-23 17:41

【论文笔记】Fast R-CNN

在R-CNN的基础上，本文提出了一种更快的方法进行目标检测，在VGG16上FastR-CNN训练比R-CNN快9倍，在测试阶段快213倍。

selfAttention菇·2021-07-22 11:12

自然场景文本检测识别技术综述

青蛇:文本检测模型CTPN中为什么选用VGG16作基础网络?白蛇:CTPN是2016年被推

城市中迷途小书童·2021-06-22 06:59

cptn mobilenetv2 机器学习模型体积超小

去年用tensorflow版本的ctpn跑过一些demo，效果不错，但是checkpoint在300MB左右，因为那个版本使用了VGG16作为backbone；后面在其基础上改成了EfficientNetB4

小小英语Merce·2021-06-14 13:03

Convolutional Image Captioning

github代码地址：https://github.com/aditya12agd5/convcap论文：ConvolutionalImageCaptioning该网络简单地说就是使用VGG16提取特征

永远学习中·2021-06-11 13:47

Keras复现VGG16及实现花卉分类

通常VGG16和V

木一易一·2021-06-06 05:52

CTPN backbone

CTPN代码中使用的backbone是VGG16。介绍VGG16的文章实在是太多了，我就不写了。直接上代码吧。

nikown·2021-06-05 20:51

FCN总结

相比于传统CNN网络，比如VGG16，论文作者将最后的全连接网络层全部改成卷积网络，最终得到densepredictionVGG16模型结构如下：1.输入为224x224x32.一共13个conv层，3

__Gavin·2021-05-19 13:02

深度学习可以做哪些有趣的事情？（2）--Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

系统框架：其中损失网络是在imgnet上预训练过的vgg16，训练过程中参数保持不变；变换网络fw是深度残差网络（deepresidualcnn）;损失网络对比生成网络生成的图片与每一幅训练集中的目标图片

小绿叶mj·2021-05-19 05:32

TensorFlow 2——VGG卷积神经网络

VGG网络结构VGG采用了卷积神经网络结构，分为分为如下图所示的VGG16和VGG19。二者在结构上区别不大，只是VGG19更深一些，效果略好于VGG16。为了减少训练时间，本次实验尝试构建VGG1

凡心curry·2021-05-04 11:42

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