vgg16 第9页

【Pytorch学习】-- 使用pytorch自带模型 -- VGG16

学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=1，内含环境搭建VGG16Pytorch有自带一些常用的模型，因此我们可以通过pytorch调用对应网络模型，官方文档模型的使用importtorchvision#直接调用，实例化模型，pretrained代表是否下载预先训练好的参数vgg16_false=torchvision.models.v

丶Dylan·2022-11-28 21:24

365天深度学习训练营-第P6周：好莱坞明星识别

使用VGG16进行分类任务本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P6周：好莱坞明星识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制任务为识别出好莱坞明星，首先调用官方的VGG

LoveData_·2022-11-28 21:39

目标检测经典论文：faster R-CNN论文详解

FasterR-CNN上图展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像：首先缩放至固定大小MxN，然后将

chairon·2022-11-28 18:34

Faster R-CNN详解

使用VGG16作为网络的backbone，推理速度在GPU上达到5fps(包括候选区域的生成)，准确率也有进一步的提升。在2015年的ILSVRC以及COCO竞赛中获得多个项目的第一名。

fakerth·2022-11-28 18:03

深度学习——08现有网络模型（vgg16）的修改

一、使用vgg网络结构pretrained预训练：False可以暂时理解相关的参数不下载，数据不在数据集上训练True时网络模型的参数在数据集上已经训练好的，可以达到好的效果True时网络模型的参数在数据集上已经训练好的，可以达到好的效果vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)vgg16_true=torchvision.mode

Miles强·2022-11-28 13:59

2022软工第06组第三次博客作业

本博客为OUC2022秋季软件工程06组第三次作业目录一、视频学习二、代码练习1、MNIST数据集分类2、CIFAR10数据集分类3、使用VGG16对CIFAR10分类三、问题思考一、视频学习这周学习的这个视频

xiaoli-guan·2022-11-27 22:50

DeepLabv2 网络记录

DeepLabv3DeepLabv1DeepLabv2网络理解一、和DeepLabV1的区别1、V2发表于16年CVPR，2016年目标识别性能最好的网络是Resnet，所以V2用了resnet网络代替VGG16

yzZ_here·2022-11-27 09:30

Faster RCNN

同样使用VGG16作为网络的backbone，推理速度在GPU上达到5fps(包括候选区域的生成)，准确率也有进一步的提升。在2015年的ILSVRC以及COCO竞赛中获得多个项目的第一名。

正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-27 08:02

mobileNet

(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)论文原文:2.网络中的亮点Depthw

正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-27 08:31

Fast RCNN

同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(再PascalVOC数据集上)。

正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-27 08:37

神经网络——线性层

在vgg16模型中，将224*224*3的图片转变为了1*1*4096的大小，经过训练，得到最终的1*1*1000的结果。我们也采取相同的方式：

放牛儿·2022-11-27 04:46

深度学习之基于VGG16与ResNet50实现鸟类识别

而且ResNet50的效果直接差到爆炸，这次利用VGG16与ResNet50的官方模型进行鸟类识别。

starlet_kiss·2022-11-26 18:46

VGG16实现分类任务

VGG16实现分类任务VGG是2014年由牛津大学著名研究组VGG(VisualGeometryGroup)提出，斩获当年ImageNet竞赛中定位任务第一名和分类任务第二名。

威士忌配可乐·2022-11-26 18:15

基于VGG16的迁移学习-训练自己的数据集

简介本程序基于VGG16的进行迁移学习，通过训练自己的数据集实现三分类，通过冻结原网络的特征提取层，使卷积层和池化层的权重保持不变。

宋yongchao·2022-11-26 18:45

TensorFlow深度学习-龙曲良-学习笔记1

TensorFlow深度学习-龙曲良-学习笔记1.经典的深度学习网络规模AlexNet(8层)VGG16(16层)GoogLeNet(22层)ResNet50(50层)DenseNet121(121层)

HELLOWORLD2424·2022-11-26 18:55

SSD算法priorbox的理解

SSD的大致流程：输入一幅图片（300x300），将其输入到预训练好的分类网络（改进的传统的VGG16网络）中来获得不同大小的特征映射；抽取Conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10

xddwz·2022-11-26 14:32

SSD算法阅读记录

模型设计1、多尺度特征映射2、使用卷积进行检测3、使用defaultboxes三、模型训练1、匹配策略2、损失函数3、defaultboxes的确定4、难分样本挖掘四、参考链接一、网络结构 SSD网络是在VGG16

haiy516·2022-11-26 14:59

少样本苹果分类机器深度学习

负样本类别（不是被标注的那些）不可穷尽，图像处理步骤：1，数据增强,扩充确认为普通苹果的样本数量2，特征提取,使用VGG16模型提取图像特征3，Kmeans模型尝试普通/其他苹果聚类，查看效果4，Meanshift

qq_45860901·2022-11-26 13:37

pytorch深度学习实战lesson24

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。目录理论部分实践部分理论部分考虑vgg之前，可以先考虑一下Alexne

光·宇·2022-11-25 20:22

深度学习面试笔记

vgg模型，1x1卷积核，网络变深，常用的vgg16。用于设计更深的网络。GoogleNet模型，inception模块。inceptionV2模块提出BatchNormalization。

FBOY__·2022-11-25 17:30

VGG16 -19 — CV 中表现最好的 ConvNet 模型

ImageNetChallenge2014的数据集进行了一些实验后提出了非常深的卷积网络：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION引言VGG16

小北的北·2022-11-25 15:16

十二月组队学习之——目标检测Task02：练死劲儿-网络设计

目录一、锚框or先验框1、关于先验框二、模型结构1、VGG16作为backbone2、分类头和回归头2.1、边界框的编解码2.2、分类头与回归头预测一、锚框or先验框1、关于先验框在此之前，我们先来捋一捋三个目标检测中常用的

陈俊超Code My Life·2022-11-25 13:29

pytorch 实现VGG16 解决VGG误差不更新问题

问题查看非叶子结点的梯度,不是none,如果把全连接层的激活函数删掉,结果一样,显然是激活函数的原因,因为loaddata函数在处理数据的时候把数据所放在(-1,1)的区间中了,所以用relu函数在＜0的时候,基本和神经元死亡没啥区别了,那么前向死亡,反向传播就更别想了,早点睡吧,赶紧换,sigmoid都比relu强…然后去掉dropout函数减少训练的时间话不多说先上代码importtimeim

帅气多汁你天哥·2022-11-25 12:57

【PyTorch】Torchvision Models

LeoATLiang·2022-11-25 11:01

利用CIFAR-10数据集，基于keras，练习构建简单的CNN网络和选VGG16做为baseline的迁移学习

文章目录前言一、介绍Keras的中文版的文档，原文链接：二、keras构建模型的流程三、常用层四、实验1.HelpfulFunctionsforTensorflow(LittleGems)2.colab中选择GPU环境并查看3.将数据集划分为测试集和训练集4.搭建自己的CNN模型5.compile,earlystoppingandfit6.预测查看结果7.预测结果与实际图片标签对比8.迁移学习数据

Petra取名废·2022-11-25 05:36

Keras 实现 Grad-CAM 基于 VGG16模型

Keras实现Grad-CAM基于VGG16模型以及猫狗数据集基于keras实现VGG-16图片分类模型数据集下载以及预处理VGG模型训练Grad-CAM基于keras实现VGG-16图片分类模型数据集下载以及预处理猫狗数据集是

Eternal student·2022-11-25 02:13

pytorch 对已有模型结构进行修改

pretrained=True已经训练好的模型参数，会加载原模型pretrained=False还未训练好的模型参数，参数为初始化的数据vgg16分为特征层、平均池化、分类层代码：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnvgg16

zyxzyx_·2022-11-25 00:22

PyTorch(14)---使用现有的模型及其修改

PyTorch给我们提供的一些分类模型修改VGG16VGG16最后一层线性层：输入为4096，输出为1000(解决的是1000分类问题)，VGG16是在ImgNet进行训练的。

莫听穿林打叶声@·2022-11-25 00:49

PyTorch 现有网络模型的使用及修改

PyTorch现有网络模型的使用及修改先用最简单的VGG分类模型作为案例最常用的是VGG16和VGG19两个版本pretrained如果为true下载的网络模型中的参数在ImageNet数据集中已经训练好

weixin_45468845·2022-11-25 00:19

Pytorch 网络模型的保存与加载

torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#使用没有经过训练的参数#第一种保存方式#这种保存方式不仅保存了网络模型的结构，而且保存了网络模型的参数torch.save(vgg16

风吹我亦散·2022-11-24 20:26

pytorch 入门：模型集成，VGG16，循环神经网络基本结构，BPTT，Counter模块

模型集成提升性能为了改善一项机器学习或深度学习的任务，首先想到的是从模型，数据，优化器等方面进行优化，但效果有时不大理想，这时可以尝试一下其他方法：比如模型集成，迁移学习，数据增强等优化方法。这里介绍利用模型集成来提升任务的性能。集成学习是提升分类器或预测系统效果的重要方法。原理就是集合多个模型的效果，得到一个强于单个模型效果的模型。具体使用中还要考虑各个模型的差异性，如果各个模型性能差不多，可以

AI路漫漫·2022-11-24 17:42

YOLOv5 + VGG16 + FastAPI实现验证码检测识别（汉字点选型和数字运算类）输出坐标和类别

YOLOv5目标检测框架，通过图像打标训练模型识别任务实现方法数字运算类：直接通过YOLOv5目标打标分类实现识别任务点选汉字型：先基于目标检测,将检测物沿检测框切割，将检测物用分类任务实现汉字分类任务：使用VGG16

小帆芽芽·2022-11-24 08:36

基于Pytorch和Inception10实现图片分类

上一篇已经基于Pytorch实现了Vgg16的图片分类任务，这次写一下Inception10网络。

sy1049·2022-11-24 02:36

dogs vs cats 二分类问题vgg16迁移学习

在学习猫狗二分类问题时，我主要参考的是这篇博客：http://t.csdn.cn/J7L0n然后数据集下载的是：Dogsvs.Cats|Kaggle下载的数据集一共有25000张，这里采用CPU训练速度非常慢，25000张图片训练一次要4h，所以我们仅选取了200张dog，200张cat用来train，200张dog，200张cat作为test。（从原数据集的train中复制出自己的训练集）。数据

LHNC·2022-11-23 16:11

FRUIT QUALITY AND DEFECT IMAGE CLASSIFICATION WITH CONDITIONAL GAN DATA AUGMENTATION

这篇文章主要解决的是柠檬好坏的图像分类任务，首先用VGG16网络对柠檬图像进行分类，探索了表示层神经元数量对分类结果的影响。

Howie_tzh·2022-11-23 15:14

经典卷积网络VGG论文分析

VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION文章链接VGG16摘要：本文主要贡献在于随着不能增加的网络层数并使用3*3的卷积核，

weixin_44576543·2022-11-23 13:30

keras利用VGG16实现猫狗分类

zjLOVEcyj·2022-11-23 12:46

CV入门--VGG16迁移学习（猫狗分类）实战

在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅VGG16迁移学习迁移学习VGG网络思路介绍代码编写1.数据集划分2.读取预训练模型更改Vgg1

CuddleSabe·2022-11-23 12:43

使用深度学习（tensorflow）识别动物的简单案例（vgg16）包含数据集及代码——0基础版

1.Tensorflow版本tensorflow的版本是1.12.0如何安装tensorflow1.12.0？首先使用conda创建python版本为3.6的虚拟环境，然后再在虚拟环境中使用命令condainstalltensorflow==1.12.0安装tensorflow1.12.0版本。具体过程请百度。2.VGG16模型权重数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1

大白很火·2022-11-23 07:15

pytorch对网络层的增，删，改, 修改预训练模型结构

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))#再加载网络的参数torch.load('model.pth')是获得网络参数1.我们使用vgg11网络做示例，看一下网络结构：加载本地的模型：vgg16

_-周-_·2022-11-23 01:43

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（VGG、NIN）

Jul7_LYY·2022-11-22 18:50

语义分割之FCN网络详解全卷积网络

spm_id_from=333.788简介：Backbone用的是VGG16(pytorch实现用的是Resnet)

会游泳的小雁·2022-11-22 17:46

MobileNet v1 v2 v3论文学习总结

(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)。深度可分离卷积要说MobileNet网络的优点，无疑是其中的DepthwiseConvolution结构(大大减少运算量和参

xx忘记思考了·2022-11-22 16:53

第P7周：咖啡豆识别

importtorch.nn.functionalasFclassvgg16(nn.Module):def__init__(self):super(vgg16,self

LoveData_·2022-11-22 09:28

【基于机器学习的垃圾分类监控系统】

本文在人工收集到的数据集的基础上，共实验了模板匹配、模板匹配+SVM，HOG特征提取+SVM，VGG16迁移学习及迁移学习模型微调这五种方法，并对后两种方法进行了数据增强处理。

summer_夏-_-·2022-11-22 08:44

torch在vgg16预训练模型上添加新的层

importtorchfromtorchimportnnimporttorchvisionvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=False)#如果需要预训练模型就让pretrained=Truetrain_data=torchvision.datasets.CIFAR10('./data',train=True,transform=torchvisio

gggi520·2022-11-22 08:38

Halcon深度学习自定义网络模型-VGG16

Halcon深度学习自定义网络模型-VGG16Python下的VGG网络模型源码：Halcon实现VGG16网络模型：备注：版本要求：halcon21.05++Python下的VGG网络模型源码：importtensorflowastfclassVGG16

deep-bool·2022-11-22 05:28

卷积和全连接层的模型参数计算详解，详细到神经元个数一个个算，天啊，以VGG16为例

卷积和全连接层的模型参数计算详解，以VGG16为例神经网络参数计算基础（卷积、全连接层）卷积核参数量计算单个卷积核大小卷积层卷积核大小的计算全连接层参数计算全连接层概念全连接层参数计算VGG16参数计算模型架构计算参数量第一部分卷积层其他卷积层参数量计算全连接层输入说明全连接层计算参数量其他部分参数量验证神经网络参数计算基础

小林记录·2022-11-22 05:06

vgg16的权重更新

我们在获取vgg16网络模型参数时，如果用如下方式获取会出错。

果粒在哪里·2022-11-22 03:21

深度学习——09模型的保存:torch.save()、加载:torch.load()

两种方式保存模型主要分为两类：1、保存整个模型2、保存模型参数1、第一种结构模型+模型参数保存整个网络模型，加载整个网络模型（可能比较耗时）#保存方式1torch.save(vgg16,"vgg16_model1

Miles强·2022-11-22 02:34

推荐频道

vgg16