为什么需要FCN？ 分类网络通常会在最后连接几层全连接层，它会将原来二维的矩阵（图片）压扁成一维的，从而丢失了空间信息，最后训练输出一个标量，这就是我们的分类标签。 而图像语义分割的输出需要是个分割图，且不论尺寸大小，但是至少是二维的。所以，流行的做法是丢弃全连接层，换上全卷积层，而这就是全卷积网络了。具体定义请参看论文：《Fully Convolutional Networks for
前言：CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,Inception V3,DenseNet等。重点总结每个网络的设计思想（为了解决什么问题），改进点（是怎么解决这些问题的），并使用keras的两种定义模型的方式Sequential()和Functional式模型实现一遍（加深对模型理解的同时熟悉keras的使用）
本文基于vgg-16、inception_v3、resnet_v1_50模型进行fine-tune，完成一个二分类模型的训练。目录一、环境准备二、准备数据三、数据解析及图片预处理四、模型定义五、模型训练六、模型预测最后：完整代码 一、环境准备我使用了TensorFlow的model库中的slim模块，路径：https://github.com/tensorflow/models/tree
转载
2024-06-17 20:32:55
71阅读
目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络 最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年7月发布，到现在已经有300+的引用量了，这对于高光谱分类领域来讲是一个非常快也是非常高的数据。接触图卷积神经网络后发现绝大部分资料都在尝
转载
2024-05-07 22:35:05
86阅读
一.简单介绍1.1 绪论论文下载地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1409.1556VGG是Oxford的VisualGeometryGroup的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结
利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割 文章目录利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割1.简介1.1 FCN的介绍1.2语义分割任务是什么2.数据准备以及预处理3.模型的搭建结语 1.简介1.1 FCN的介绍 FCN，全卷积神经网络，用于实现语义分割，是深度学习从此可以很好解决语义分割的开山之作，作者认为我们在使用卷积层提取特征后，连接到全连接层后，由于全连接层的层
转载
2024-10-25 13:16:24
165阅读
深度学习12. CNN经典网络 VGG16一、简介1. VGG 来源2. VGG分类3. 不同模型的参数数量4. 3x3卷积核的好处5. 关于学习率调度6. 批归一化二、VGG16层分析1. 层划分2. 参数展开过程图解3. 参数传递示例4. VGG 16各层参数数量三、代码分析1. VGG16模型定义2. 训练3. 测试 一、简介1. VGG 来源VGG（Visual Geometry Gro
转载
2024-08-08 12:08:30
168阅读
论文阅读《Very Deep Convolutional NetWorks for Large-Scale Image Recognition》介绍这是卷积神经网络发展的一些主要网络 LeNet（3个卷积层+2个降采样层+1个全连接层）CNN雏形 AlexNet （5个卷积层+3个全连接层+1个softmax层 本文所讨论的VGG就是基于LeNet、AlexNet提出的更深的卷积神经网络
转载
2024-09-06 13:36:14
54阅读
GBDT既可以用于回归，也可以用于分类。两者本质是一样的，分析流程也大致相同，区别在于loss function不同。首先，介绍一下提升方法，boosting就是把一系列的弱学习器反复学习，然后组合成强学习器。对于提升方法，主要需要回答两个问题：第一个是每一轮学习过程中如何改变训练数据的权值或概率分布；第二个就是如何将弱分类器组合成强分分类器。在前面讲到的Adaboost中，根据每次训练数据的误分
转载
2024-07-22 19:05:59
64阅读
# 实现“pytorch vgg16”的步骤
本文将指导你如何使用PyTorch实现VGG16模型。VGG16是一种深度卷积神经网络，特别适用于图像分类任务。下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载图像数据集 |
| 步骤三 | 数据预处理 |
| 步骤四 | 定义VGG16模型 |
| 步骤五 | 训
原创
2023-11-26 10:03:56
276阅读
刚刚刚入门，作为阅读文献的简单笔记简单了解一下文章作者刘知远——清华大学教授，主要方向：自然语言处理（NLP）目录：一：Introduction1.目的：GNN和CNN的差别在于CNN只能对图像(二维网格)和文本(一维序列)等常规欧氏数据进行操作，GNN可用于非欧氏域graph embedding 它学习用低维向量来表示图节点、边或子图，存在缺点1.编码器中节点不共享参数2.缺
转载
2024-04-14 15:16:16
261阅读
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Sep 30 17:12:12 2018这是用keras搭建的vgg16网络这是很经典的cnn,在图像和时间序列分析方面有很多的应用@author: lg"""#################import kerasfrom keras.datasets import c
原创
2023-01-13 05:58:27
194阅读
# PyTorch VGG16预测教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现“PyTorch VGG16预测”的整体流程。下表展示了实现该任务的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 准备输入数据 |
| 4 | 进
原创
2024-07-07 04:33:39
76阅读
### VGG16模型源码解析
VGG16是一种经典的深度卷积神经网络模型，它由Oxford的Visual Geometry Group开发。VGG16在ImageNet数据集上取得了很好的性能，因此成为了许多计算机视觉任务的首选模型之一。在本文中，我们将深入探讨VGG16的PyTorch源码，并对其进行详细解析。
#### VGG16网络结构
VGG16网络结构非常简单，由13个卷积层和3
原创
2024-06-23 04:06:53
102阅读
8款惊艳的名牌概念手机，让市面流行的Iphone黯然失色 [22P]1、 Windows 概念手机 设计师 Seunghan Song 的 Windows 概念手机设想了一种能从手机上看到你目前天气的手机，当然，这并不是传统的天气预报的功能，而是如同你从房间的窗户看外面的样子。在晴天，该手机的玻璃显示界面会显得干净而清新，在下雨或者下雪天则会变得潮湿而模糊。如果你想要发送短信或者打一通
8.2 卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是深度学习模型的典型代表，在AI图像识别领域广泛应用。CNN较一般神经网络在图像处理方面有如下优点：a）特征要素提取相对容易；b）逐层特征属性构建相对简单；c）各层次特征复合匹配效果相对较好。以图片识别的卷积神经网络为例:C1层是一个卷积层，由6个Feature Map特征图构成。C1层特征图中每个神经元与输入中55的邻域相连。C1层特征图的大小为2828
转载
2024-03-29 15:40:13
0阅读
lecture 6：VGG13、16、19目录 lecture 6：VGG13、16、19目录1、VGG结构2、VGG结构解释3、3*3卷积核的优点4、VGG的 Multi-Scale方法5、VGG应用 1、VGG结构 LeNet5用大的卷积核来获取图像的相似特征 AlexNet用9*9、11*11的滤波器 VGG 巨大的进展是通过依次采用多个 3×3 卷积，模仿出更大的感受野（r
转载
2024-10-31 06:42:05
170阅读
# Enter your network definition here. # Use Shift+Enter to update the visualization.name: "VGG_ILSVRC_16_layers" input: "data" input_dim: 16 input_dim: 3 input_dim: 224 input_dim: 224 layers { bo...
转载
2017-09-23 21:11:00
118阅读
2评论
# VGG16网络架构：深入理解卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）在图像处理和计算机视觉任务中表现出了出色的性能。其中，VGG16是一个重要的里程碑，其结构简单而有效，广泛应用于各种视觉任务中。在本文中，我们将深入探讨VGG16的网络架构，并提供代码示例帮助理解。
## VGG16的基本结构
VGG16是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）提出的，一
VGG16学习笔记（2）VGG16VGG16简介网络结构网络特点VGG16结构图基于VGG16实现cifar10分类参考博文 VGG16简介VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层，成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet获
