vgg16

SSD_学习笔记记录

one-steageVGG16模型的修改VGG16的模型输出，其中224.。。为特征图的大小。
要努力啊啊啊·2022-12-27 08:24

第2周学习笔记：卷积神经网络基础

池化2.3全连接3.卷积神经网络典型结构3.1AlexNet3.2ZFNet3.3VGG3.4GoogleNet3.5ResNet二代码学习1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据集分类3.使用VGG16
冷鲜肉·2022-12-27 07:33

语义分割模型总结

之前看了一段时间OoD在语义分割中的应用，并且学习了一些基本的语义分割模型，总结记录本文目录语义分割FCNUnetSegNet(实时语义分割)Deeplabv1(VGG16)感受野Deeplabv2(Resnet
supergxt·2022-12-26 04:50

使用pytorch进行模型加载时，遇见IncompatibleKeys‘ object has no attribute ‘xxx‘问题

错误案例：deffun()model=VGG16()ifpretrained:model=model.load_state_dict(torch.load('xxx.pth'))returnmodel会报错
一位以泪洗面的同学·2022-12-25 21:04

SSD算法简单介绍

该算法基于FasterRCNN中的Anchor，提出了相似的Priorbox；该算法修改了传统的VGG16网络：将VGG16的FC6和FC7层
凌霜雪·2022-12-25 07:20

pytorch——现有网络模型的使用和修改

vgg最常用的就是vgg16和vgg19：参数pretrained如果为True，则模型中的参数使用现有的已经在ImageNet数据集中训练完成的，若为False，则参数没有经过任何训练，process
放牛儿·2022-12-25 03:51

tensorflow实现在cifar10上达到90+%的准确率的VGG16

当然这样的好处是能更清晰的看出网络结构目前测试在cifar10上训练的准确率最高等达到93%,稳定在90%左右把（电脑渣,跑不动）我的实现中用全局平均池化代替第一层全连接层,第二三层全连接用1x1卷积来代替原本VGG16
Shijunfeng00·2022-12-24 13:23

使用神经网络VGG16识别海贼王人物角色

过程寒假过程中,画了3天采集海贼王角色数据并进行标注,然后花了1天时间使用神经网络训练数据集,并进行验证使用的训练集为自己从视频中提取而来的图片,大部分是角色的面部图片,小部分包含了全身图像.序号文件夹含义数量0lufei路飞117张1suolong索隆90张2namei娜美84张3wusuopu乌索普77张4qiaoba乔巴102张5shanzhi山治47张6luobin罗宾105张图像样例实验
wphkadn·2022-12-24 12:12

深度学习之基于卷积神经网络（VGG16&&CNN）实现海贼王人物识别

基于CNN和VGG16，实现对海贼王人物的分类识别。本次自己动手搭建了VGG16网络，并且和迁移学习的VGG16的网络的实验效果做了一个对比，还包括其中出现的一些幺蛾子。
starlet_kiss·2022-12-24 11:03

P25-26：网络模型的修改、保存、读取（Pytorch小土堆学习笔记）

这篇文章是以vgg16模型为例子：pretrained：true-下载网络模型和训练好的参数；false-只下载网络模型vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained
ni哥跑的快·2022-12-24 06:33

跑通POSECNN 代码

InstallTensorFlow.Iusuallycompilethesourcecodeoftensorflowlocally.2.Compilethenewlayersunder$ROOT/libweintroduceinPoseCNN.3.下载VGG16
果肉虫·2022-12-23 12:45

SHAP：Explain an Intermediate Layer of VGG16 on ImageNet ； TypeError: Tensors are unhashable

#导入库fromkeras.applications.vgg16importVGG16fromkeras.applications.vgg16importpreprocess_input,decode_predictionsimportnumpyasnpimportshapimportkeras.backendasKimportjson#loadpre-trainedmodelandchooset
Erwachen·2022-12-22 13:35

深度学习------pytorch实现cifar10数据集

本博客主要以cifar10为数据集，采用vgg16对模型进行训练，通过训练集训练处模型，用测试集去验证训练集的模型的好坏。
小飞龙程序员·2022-12-22 09:41

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-网络模型的保存与读取

1.模型保存与读取方式一（1）模型保存保存模型结构+模型参数vgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)torch.save(vgg16,"vgg16
润叶~·2022-12-22 01:05

断点续训 & Pytorch 和 Tensorflow 框架 & VGG16 模型 & 猫狗大战 & 鸢尾花分类

神经网络训练模型的过程中，如果程序突然中断，竹篮打水一场空？>>>断点续训来解决！目录（1）Pytorch框架的断点续训（猫狗大战）（2）Tensorflow框架的断点续训（鸢尾花分类）由于目前最流行的深度学习的框架是Pytorch和Tensorflow，故此文章针对这两种框架实现代码的断点续训。为了方便一键运行程序，运行程序之前，需要从Kaggle数据集网站上面下载‘猫狗大战’的数据集Catan
Flying Bulldog·2022-12-21 22:27

yolov4简单介绍

目标检测器（Objectdetector）：Input：image,patches,imagepyramid,...Backbone：VGG16,ResNet-50,ResNeXt-101,Darknet53
春水煎茶·2022-12-21 11:00

MODNet-Motion and Appearance based Moving Object Detection Network for Autonomous Driving

1709.04821.pdf解决问题获得两种结果，一个是区分运动前景和静态背景的mask，另外一个是检测所有车辆的boundingboxes，并且区分主要贡献MODNet一个双流的多任务学习框架，两个VGG16
梦之泪殇·2022-12-21 02:44

VGG11、VGG13、VGG16、VGG19网络结构图

VGG11、VGG13、VGG16、VGG19网络结构图前言前言VGG网络采用重复堆叠的小卷积核替代大卷积核，在保证具有相同感受野的条件下，提升了网络的深度，从而提升网络特征提取的能力。
金渐层猫·2022-12-20 08:54

找出与给定图片最相似的三个图片

加载自己的图片数据集的两种方法__-周-_的博客-CSDN博客_pytorch读取图片数据集pytorch对网络层的增，删，改,修改预训练模型结构__-周-_的博客-CSDN博客_pytorch修改网络结构1.网络的修改1）保留vgg16
xukobe97·2022-12-19 16:24

Pytorch通过VGG16网络模型提取特征图

加载图片，调整大小为224×224img_path_1='./xxx/xxx.jpg'img_path_2='./xxx/xxx.jpg'fromPILimportImageimage_1=Image.open(img_path_1)image_1=np.array(image_1)image_2=Image.open(img_path_2)image_2=np.array(image_2)plt
weixin_44828787·2022-12-19 16:23

faster rcnn源码解析(持续更新中)

主要参考代码是pytorch-faster-rcnn，部分参考和借用了以下博客的图片[1]CNN目标检测（一）：FasterRCNN详解姊妹篇maskrcnn解析整体框架首先图片进行放缩到W*H，然后送入vgg16
baobei0112·2022-12-19 15:26

Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署

转载地址：http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/77581761基于CaffeVGG16的多标签分类这里采用从图像直接读取图片数据和标签的方式进行多标签分类.1.问题描述假定每张图片具有N个标签(本文N=3)，分别为label1,label2,label3,...,labelN.数据集train.txt内容格式如下：img1.jpg567...8
北方的杨先生·2022-12-18 19:24

基于python实现resnet_【Tensorflow系列】使用Inception_resnet_v2训练自己的数据集并用Tensorboard监控...

【写在前面】用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络(CNN)模型来训练自己的数据集，验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度，如Inception_V3,VGG16，Inception_resnet_v2
weixin_39971132·2022-12-18 14:58

知识蒸馏——Distilling the Knowledge in a Neural Network

主要原因是之前提出的各种模型，无论是VGG16,Resnet，还是其他一些模型，它们都对实时性没有要求，而且模型都很大，计算量大，所以这样的模型是很难在资源有限的小型移动设备上应用的，所以辛顿提出了知识蒸馏的思想
大音希声呀·2022-12-18 14:42

pytorch_lesson16.2 架构对学习/鲁棒性的影响(VGG16复现+感受野+平移不变性)+架构对参数量的影响(1*1卷积核+分组卷积与深度分离卷积+NiN网络复现）

提示：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录前言一、架构对学习能力/鲁棒性的影响1深度1.1困难与实践1.2VGG16的复现1.3原理与研究方向2感受野2.1认识感受野2.2感受野的性质（1）深度越大，感受野越大，池化层放大感受野的效率更高（2）放大感受野，是否有极限?（3）关注中心，模糊周围2.3扩大感受野:膨胀卷积2.
斯外戈的小白·2022-12-17 10:07

RCNN、Fast RCNN、 Faster RCNN 学习与对比

R-CNN算法RCNN算法可以分为4个步骤一张图像生成1K~2K个候选框（通过SelectionSearch算法选取候选框）对每个候选区域，使用深度网络提取特征（生成2000x4096的特征矩阵，VGG16
Fighting_1997·2022-12-17 10:14

深度学习之基于卷积神经网络(VGG16)实现性别判别

无意间在kaggle上发现的一个数据集，旨在提高网络模型判别男女的准确率，博主利用迁移学习试验了多个卷积神经网络，最终的模型准确率在95%左右。并划分了训练集、测试集、验证集三类，最终在验证集上的准确率为93.63%.1.导入库importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportos,PIL,pathlibimportpandasaspdim
starlet_kiss·2022-12-16 07:04

（1）Pytorch模型保存和加载

Pytorch的模型保存和加载官方模型加载#官方模型加载importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=True)vgg16
木槿qwer·2022-12-15 18:05

基于VGG16主干模型的segnet语义分割详解及实例

目录一.语义分割的含义二.SegNet语义分割模型三.基于VGG16主干模型的segnet语义分割四.检测结果五.完整代码一.语义分割的含义语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别
不一样的崽·2022-12-15 16:46

使用pytorch构建基于VGG16的网络实现Cifar10分类

使用pytorch构建基于VGG16的网络实现Cifar10分类pytorch是当前比较流行的框架，可以用来构建和训练网络模型。为了能够上手pytorch记录一下如何使用来搭建网络、训练以及预测。
十里烊场·2022-12-15 12:35

AlexNet Vgg16 Inception ResNet 区别与联系

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32116277https://yq.aliyun.com/articles/598430http://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.htmlhttps://blog.csdn.net/sinat_31824577/article/details/70953891AlexNet
算法恩仇录·2022-12-15 12:35

Pytorch基础-05-迁移学习-02(VGG16、ResNet50之猫狗分类)

1.迁移VGG16下面看看迁移学习的具体实施过程，首先需要下载已经具备最优参数的模型，这需要对我们之前使用的model=Models()代码部分进行替换，因为我们不需要再自己搭建和定义训练的模型了，而是通过代码自动下载模型并直接调用
骚火棍·2022-12-15 12:05

计算机视觉主干模型VGG16、MobileNetV2、ResNet50 pytorch版

VGG16结构'''i
山居秋暝LS·2022-12-15 12:04

全网最细-华为Atlas开发板联网升级、Mind Studio配置和部署深度学习vgg16样例

华为Atlas200DK开发板联网升级、MindStudio配置和运行vgg16猫狗大战样例开发环境配置配置虚拟机开发板联网和升级部署编译器运行猫狗大战样例下载模型运行项目上传图片到开发板在开发板上运行模型和查看结果参考链接这是笔者第一次使用开发板来运行深度学习模型
Haor.L·2022-12-13 17:42

pytorch模型的加载与保存

importtorchimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#模型的保存与加载#保存方式一#不光保存模型结构也保存参数torch.save(vgg16
wsp+·2022-12-13 09:03

卷积网络的特征图可视化（keras自定义网络+VGG16）

参考博客：卷积神经网络特征图可视化（自定义网络和VGG网络）https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/81255498使用Keras来搭建VGG网络https://blog.csdn.net/qq_34783311/article/details/84994351深度神经网络可解释性：卷积核、权重和激活可视化（pytorch+tensorboard）:
dataloading·2022-12-12 19:08

DHU DeepLearning & Practice_在使用预训练模型提取特征时遇到的问题

文章目录使用的库列表问题1：cannotimportname'VGG16'from'keras.applications'问题2：module'keras.optimizers'hasnoattribute'SGD
鱼犬·2022-12-12 13:09

Lesson 17.1 计算机视觉中的三种基本任务

在之前的课程中，我们对现代分类网络进行了较为全面的讲解：我们解读了AlexNet，VGG16、NiN、GoogLeNet以及ResNet的原始论文，并对各个网络都进行了完整的代码复现，现在我们已经了解这些网络的构建思路和具体代码
Grateful_Dead424·2022-12-11 21:32

【MATLAB教程案例56】VGG16网络的MATLAB编程学习和实现，以步态识别为例进行仿真分析

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.VGG16理论概述
fpga和matlab·2022-12-11 20:22

VGG16迁移学习+集成精确率,召回率评价指标

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchvisionimportmodelsfromtorch.utilsimportdatadevice=torch.device("cuda")importmatplotlib.pyplotasplt
吃小花的魔王·2022-12-11 15:50

【深度学习框架】keras、pytorch对比

目录数据集读取构建网络==模型输入====卷积====反卷积====上采样====池化====BatchNormalization====激活====pytorch模型流程====实现VGG16过程对比
浪里摸鱼·2022-12-11 05:44

图像风格迁移基础入门及实践案例总结

３.1deep-photo-styletransfer３.2CycleGAN３.3U-GAT-IT４风格迁移演进趋势５.使用训练好的模型来生成图像５.1环境５.2模型下载５.3使用训练好的模型６.训练一个新的模型６.1下载VGG16
乘风万万里·2022-12-11 01:34

图像分类篇：pytorch实现VGG

VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。VGG网络的创新点：通过堆叠多个小卷积核来代替大
cc巴巴布莱特·2022-12-11 00:19

pytorch 搭建 VGG 网络

目录1.VGG网络介绍2.搭建VGG网络3.code1.VGG网络介绍VGG16的网络结构如图：VGG网络是由卷积层和池化层构成基础的CNN它的CONV卷积层的参数全部是由stride=1，padding
Henry_zs·2022-12-11 00:16

【洞幺邦】基于卷积神经网络的垃圾图像分类识别

训练结果表明，通过建立的基于VGG16迁移学习的垃圾分类模型对垃圾图片进行分类测试时，准确率可
洞幺邦·2022-12-10 12:34

pytorch尝试入门VGG，实现猫狗分类的baseline

照着教程【实战VGG实现kaggle猫狗图片分类】完整流程|提供VGG11，VGG13，VGG16，VGG19Pytorch代码写了一下午。做一下学习笔记。
BohnLee·2022-12-10 11:26

视觉问答——使用预训练模型提取特征以及特征融合的代码学习（未完待续，tensorflow实现）

标准VQA模型如下图所示：1.图像特征提取一般我们用预训练好的CNN模型，这里常用的包括vgg16/19，resnet-152/101，fasterrcnn。
全部梭哈迟早暴富·2022-12-10 08:40

Yolov5网络架构和组件

backbone主干网络一般由：VGG16，Resnet50，ResneXt101
反正也没人看我的昵称·2022-12-10 07:40

特征图可视化(pytorch)

实现流程(pytorch)这篇博客的目的仅是记录而已，由于距离上次使用过于久远，具体参考文章已经找不到，因此结尾未加入参考链接．可视化效果如下图:浅层深层代码利用tensorboard可视化特征图，以VGG16
景唯acr·2022-12-09 12:14

利用VGG16网络模块进行迁移学习实现图像识别

ImageNet虽然带有”Net“，但他不是一种深度神经网络模型，它是个数据集，斯坦福大学教授李飞飞带头建立，是目前图像分类、检测、定位的最常用数据集之一。该数据集含大量数据1500万图片，2.2万类别，真彩图（RGB三通道）。mnist是手写数字识别数据集，训练集包含60000张图像和标签，而测试集包含了10000张图像和标签，每张图片是一个28*28像素点的0~9的灰质手写数字图片，黑底白字，
忙什么果·2022-12-09 07:51
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