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VGG网络详解以及实战

VGG16相比AlexNet的一个创新之处是采取连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核。这样可以减少训练中的参数并且能够保证具有相同的感受野。

黎小强同学·2022-12-09 07:41

深度学习之学习（1-1） VGG16网络结构详解

参见【深度学习】全面理解VGG16模型_florrie-CSDN博客_vgg16模型介绍深度学习-VGG16原理详解_é£的博客-CSDN博客_vgg161、网络结构根据卷积核大小和卷积层数，VGG共有

light169·2022-12-09 07:41

TensorRT实战(二) 如何使用TRT python API搭建简单的VGG16网络

2020-01-01初版2020-01-10修改vgg结构至torchvision.models.vgg,更新代码一、读入权重并搭建网络参考TRT提供的官方文档python_samples，注意这个TRT版本是6.0的，目前TRT已经更新到了7.0，不过看ReleaseNote可以发现，TRT6.0与TRT7.0在API上没有变动，因此也不必有所顾忌。另外，由于这个PythonSample必须要将

麦克斯韦恶魔·2022-12-09 04:41

【土堆pytorch实战】P25 vgg16模型的修改

P25现有模型的使用及修改查看vgg16模型的参数importtorchvisionvgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)vgg16

mob8·2022-12-08 21:55

resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等tensorflow预训练权重下载

vgg16/vgg19/resnet50/InceptionV3/Xception/mobileNet/InceptionResNetV2/NASnet/DenseNet等模型权重文件下载地址：https

weixin_38324954·2022-12-08 17:15

VGG16 ImageNet Inference on Atlas200

1.安装依赖pythonatlasutil库依赖pyav,numpy和PIL。在运行环境中需要安装这些第三方库a.安装pyav安装其他依赖：sudopip3.7.5Cythonsudoapt-getinstallpkg-configlibxcb-shm0-devlibxcb-xfixes0-devsudocp/usr/local/ffmpeg/lib/pkgconfig/*/usr/share/p

shiner_chen·2022-12-08 16:19

【DeepLearning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源）

本项目使用Pytorch框架，使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet

北村南·2022-12-08 16:44

Pytorch 获取网络权重参数、每一层权重参数

目录1、查看每层对应的名称2、输出相应层的权重3、打印模块名字和参数大小1、查看每层对应的名称model=vgg16()fornameinmodel.state_dict():print(name)2、

清纯世纪·2022-12-08 00:10

【目标检测】YOLO v1白话理解

VGG16结构如下图第C列：输出形状的理解：7×7代表映射到输入图像后，分为7×7个格子；30代表20+5+5；两个5代表一个grid预测两个boun

ayitime·2022-12-07 12:30

【目标检测】 YOLO v2白话理解

1.主干网络的更新使用了darknet19代替了原来的vgg16，mAP基本没变但参数量减少，从而训练和预测的速度提高。我认为主要功劳是通过引入1×1卷

ayitime·2022-12-07 12:30

深度学习花朵识别系统的设计与实现

摘要：该项目是基于Keras的VGG16模型微调实现的深度学习花朵识别检测系统，使用Python语言中的cv2和numpy库对图像进行预处理，使用keras的ImageDataGenerator进行数据增强

呵呵哒(￣▽￣)"·2022-12-07 11:30

pytorch使用笔记（二）：模型钩子（Hook for Modules）的使用

一个模型如VGG16是由很多的模块(module)组成的。但是我们在用别人写好了的VGG16的时候，你只能获取到最后的分类结果。当我们想获得其中一些模块如第一个卷积层的输出

NEXTLJP·2022-12-07 02:56

【目标检测】Fast R-CNN前言

所得到的方法用来训练非常深的检测网络（例如VGG16）比R-CNN快9倍，比SPPn

旅途中的宽~·2022-12-06 20:51

感受野详解

目录概念举例感受野的计算规律两种计算感受野的方法从前往后从后往前推导VGG16网络的感受野结构从后往前从前往后感受野大于图片为什么要增大感受野概念在卷积神经网络中，感受野（ReceptiveField）

CtrlZ1·2022-12-06 19:27

神经网络学习笔记2——VGGNet神经网络结构与感受野理解与代码

系列文章目录神经网络学习笔记1——ResNet残差网络、BatchNormalization理解与代码文章目录系列文章目录前言一、结构展示1、VGG16图形化2、VGG表格化二、结构学习1、特点2、VGG16

RanceGru·2022-12-06 11:55

基于Keras搭建nnUNet（DRIVE数据集）

基础知识：1、VGG16：深度学习——VGG16模型详解_橙子吖21的博客-CSDN博客_vgg162、感受野：卷积神经网络物体检测之感受野大小计算-machineLearning-博客园(cnblogs.com

很奇怪__·2022-12-06 11:17

pytorch版本基于vgg16的迁移学习实现kaggle猴子分类

Vgg16的基本网络结构代码可直接在cpu上运行，但是速度会比较慢，若是想要在GPU运行，可以添加一些语句。

芋辕-·2022-12-05 15:50

【VGG】口罩人脸分类

我们从中选取了6000余张戴口罩的人脸图片和6000余张正常的人脸图片作为实验数据集，以训练改进版的VGG16模型，使其能够实

Kevin Tang·2022-12-05 07:23

深度学习——（4）VGG16 图像分类

深度学习——（4）VGG16图像分类文章目录深度学习——（4）VGG16图像分类1.model2.train3.predict上次使用ResNet对图像进行分类，因为现在数据是同一类图像，想要对他进行更加细致的分类

柚子味的羊·2022-12-04 19:53

2021-03-14 Faster r-cnn实现（二）预训练模型&权重【res系列、mobilenet以及其他】

FasterR-CNN实现（一）上文讲的是vgg16实现fasterr-cnn，现在想尝试用其他的，比如res系列，mobilenet系列。

m_Molly·2022-12-04 17:34

Pytorch与视觉竞赛入门3-使用Pytorch搭建经典网络

Pytorch与视觉竞赛入门3-使用Pytorch搭建经典网络VGG原理VGG16的结构图如下：LRN模块AlexNet中提出的局部响应归一化（LRN）（Krizhevsky等，2012），VGG的实验结果表明

冬于·2022-12-04 00:54

VGG预训练模型网络结构详解——以VGG16为例

有VGG16和VGG19，模型的权重由ImageNet训练而来。1、VGG结构结构图介绍：（1）：conv3-64：是指第三层卷积后

飞天长虹·2022-12-03 16:30

Faster Rcnn详解及代码解读

1.backbone含义backbone用于特征提取，通常使用的是VGG16或者ResNet网络，其中要经过4个pooling层，且经过多层卷积后层数也发生了变化，但仍要保证在进行下一次池化之前，特征图深度为上一次池化之前深度的两倍

飘雨飞华·2022-12-03 10:27

Paper翻译：《Apple Leaf Diseases Recognition Based on An Improved Convolutional Neural Network》

AppleLeafDiseasesRecognitionBasedonAnImprovedConvolutionalNeuralNetwork》论文作者：YanQ,YangB,WangW,etal.发表期刊：Sensors,2020,20(12):3535.论文总结：ResearchGap:改进VGG16

JasonYangQ·2022-12-03 08:27

MobileNetv1、v2网络详解、使用pytorch搭建模型MobileNetv2并基于迁移学习训练

（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32）网络的创新点：(1)DepthwiseCoinvolution(大大减少运算量和参数数量)(2)增加超参数α、β(1)DepthwiseCoinvolutio

STATEABC·2022-12-03 08:50

Deeplab -v1笔记

如图：1.Backbone为Vgg16（但是现在都是用ResNet）①VGG网络：（其中conv3表示3x3的卷积）常用的为D和E，即VGG16和VGG19.VGG16的结构为：其中卷积核均为3x3的，

武汉周杰伦·2022-12-02 22:34

PyTorch学习笔记（六）总结篇 -------完整机器学习（以VGG16为例）

新年伊始，想着pytorch的笔记也该写一个完结篇，以此来纪念前一段时间对pytorch的学习神经网络的搭建大同小异，一层卷积一层池化一层非线性激活诸如此类。重点还是在于对数据集的把握一个完整的项目离不开自建数据集这个环节，这就需要对Dataset进行重写classMyData(Dataset):def__init__(self,root_dir,mode_dir,label_dir,transf

清忖灬·2022-12-02 18:34

【神经网络】(6) 卷积神经网络（VGG16），案例：鸟类图片4分类

各位同学好，今天和大家分享一下TensorFlow2.0中的VGG16卷积神经网络模型，案例：现在有四种鸟类的图片各200张，构建卷积神经网络，预测图片属于哪个分类。

立Sir·2022-12-02 15:33

deeplearning中常用backbone

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.指出对于给定的感受野，采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核，因为多层非线性层可以增加网络

whitesilence·2022-12-02 10:50

Backbone-各种基础网络总结

最常用：VGGNet,ResNetVGGNet:VGG是2014年提出来的，一共有6个版本，最常用的是VGG16和VGG19,。

一头秀发的假程序猿·2022-12-02 10:19

[ 图像分类 ] 经典网络模型3——VGG 详解与复现

OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode[图像分类]经典网络模型3——VGG详解与复现VisualGeometryGroupVGG16详解VGG16

Horizon Max·2022-12-01 20:30

TensorFlow搭建VGG16训练CIFAR10数据集

本篇教程基于TensorFlow2.5，使用VGG16网络训练CIFAR10数据集，模型最终在测试集上的准确率超过91%。

EsproAI++·2022-12-01 13:47

CNN基础论文精读+复现----VGG(三)

pytorch实现VGG16。网络搭建在第三章说了很多参数，暂时记一下。

深度不学习！！·2022-12-01 13:13

经典CNN网络：Resnet18网络结构输入和输出

Resnet18中的resnet就时网络结构呗，18应该是权重层的数量(参照VGG16的命名方法，应该时这样理解)。Q2:为什么会出现Resnet18的结构？串联结构的VGG不行吗？

呆呆珝·2022-12-01 10:07

resnet18

前言在前篇vgg16之后，无法成功训练vgg16，发现是自己电脑可用的显存太低了，遂放弃。在2015ILSVRC&COCO比赛中，何恺明团队提出的Resnet网络斩获第一，这是一个经典的网络。

kui9702·2022-12-01 10:37

Tensorflow项目实战-Cats And Dogs数据集

目录数据集:Baidu网盘地址:实验环境:数据集处理部分:网络搭建：VGG16(非原版的，采用的是B站北京大学教程里面的那个)InceptionNet_v1_10训练：预测：数据集:Baidu网盘地址:

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:08

深度学习：调参技巧

平时有设计一些解决分类，回归任务的网络，里面的卷积核基本都设置为3x3，VGG16中就用两个3x3的卷积核堆叠能获得5x5卷积核的感受野并且参数比5x5卷积核少，所以是大量推荐使用的。

那年聪聪·2022-12-01 00:24

5. torchvision中VGG的实现详解

一、torchvision中的VGG的观察下面是torchvision中VGG16的实现，我提出来了，并且把加载参数的代码注释掉了：#@filename:VGG.py#@brief:#@author:liupc

/home/liupc·2022-11-30 22:48

深度学习之加载VGG19模型分类识别

article/details/80672597#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%BB%A3%E7%A0%81http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16

weixin_30539835·2022-11-30 16:59

经典神经网络 -- SSD : 设计原理与pytorch实现

原理ssd采用的是VGG16的特征提取，在vgg16中提取二个特征图，之后又通过额外的增加卷积操作再次提取四个特征图，一共6个特征图。

红颜如霜·2022-11-30 10:45

Faster-rcnn目标检测流程深入理解

主要环节：（1）特征提取网络：一般选用VGG16或R

一头秀发的假程序猿·2022-11-30 08:59

PyTorch学习笔记-现有网络模型的使用及修改

1.VGG16模型的使用我们以VGG16为例，该网络模型是用于大规模图像识别的超深度卷积神经网络，官方文档：VGG16。

柃歌·2022-11-30 00:53

深度学习21天 —— 卷积神经网络（CNN）：识别眼睛状态（第17天）

活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）识别眼睛状态|第17天_K同学啊的博客-CSDN博客一、其他1.1官方网络模型（VGG16）详情：keras—VGG16_

清园暖歌·2022-11-29 10:02

使用Vgg16模型训练效果不佳，分类的效果就跟没有训练一样，不管多少epoch都是一样。

项目场景：使用Vgg16模型训练效果不佳，分类的效果就跟没有训练一样，不管多少epoch都是一样。问题描述使用Vgg16模型训练效果不佳，分类的效果就跟没有训练一样，不管多少epoch都是一样。

文文戴·2022-11-29 07:44

在Pytorch中使用VGG16进行迁移学习

什么是迁移学习？我们总是被告知“熟能生巧”，我们被要求在不同领域练习大量问题，为期末考试做好准备。我们解决的问题越多，我们就越能更好地利用这些知识以解决新问题。如果有一种方法可以应用相同的技术来解决分类、回归或聚类问题呢?迁移学习是一种技术，通过它我们可以使用在ImageNet等标准数据集上训练的模型权重来提高给定任务的效率。为什么要使用迁移学习？在我们进一步了解迁移学习的工作原理之前，让我们先看

woshicver·2022-11-28 21:26

Pytorch：VGG16

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassVGG16(nn.Module):def__init__(self):super(VGG16

丁天牛·2022-11-28 21:25

【入门教程】使用预训练模型进行训练、预测（以VGG16为例）

【新手教程】使用预训练模型进行训练、预测（以VGG16为例）本文参考[csdn博文](Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（一）：加载与使用_lockonlxf的博客-CSDN博客_pytorch

芥子微命·2022-11-28 21:55

深度学习之基于Tensorflow2.0实现VGG16网络

VGG系列的网络，在网络深度上相比于其之前的网络有了提升，VGG16与VGG19是VGG系列的代表，本次基于Tensorflow2.0实现VGG16网络。

starlet_kiss·2022-11-28 21:55

【PyTorch_VGG16】Pytorch实现VGG16，在Cifar10上做分类，91%精度

实验目的是为后续的转换SNN网络，写一个基础的ANN，所以ANN的结构存在一些限制1.均没有使用偏置Bias（在Conv2d和Linear）2.没有使用BatchNormalization层（后续SNN转换要融合BN层，先不想写hhh）就是很基础的代码，没有太多技巧可言，这里主要记录遇到的问题。代码地址：https://github.com/ppx-hub/PyTorch_VGG16_Cifar1

leSerein_·2022-11-28 21:24

pytorch 实现预训练模型加载VGG16

1：下载的预训练模型#VGG-16classUNet(nn.Module):def__init__(self,n_channels,n_classes,bilinear=True,pretrained=True):super(UNet,self).__init__()self.n_channels=n_channelsself.n_classes=n_classes#类别1self.bilinea

夏日轻风有你·2022-11-28 21:54

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