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
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
Deeplabv1模型结构 1.VGG16的全连接层(FC层)转为卷积层（步幅32,步幅=输入尺寸/输出特征尺寸） 2.最后的两个池化层去掉了下采样（目标步幅8） 3.后续卷积层的卷积核改为了空洞卷积（扩大感受野，缩小步幅） 4.在ImageNet上预训练的VGG16权重上做fine-tune（迁移学习）DCNN存在的问题 DeepLab的解决思路 1.多次池化、下采样使输出信号分辨率变小：使用空
转载
2024-08-05 13:07:44
110阅读
tf.slim构建vgg16和resnet网络实现图像分类，亲测准确率99% 文章目录前言一、大致步骤二、具体实施步骤1.创建tfrecords文件2.搭建前向传播网络forward()2.1 resnet2.2 vggnet2.3 simplenet2.4 forward()3.搭建反向传播网络backward()3.1 placeholder占位3.2 损失函数3.3 建立评价函数accura
转载
2024-05-02 11:32:57
106阅读
简介：这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像分类和定位问题。在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。作者因此斩获2014年分类第二（第一是GoogLeNet），定位任务第一。论文链接：Very deep convol
LeNet – 5网络网络结构为：输入图像是：32x32x1的灰度图像卷积核：5x5，stride=1得到Conv1：28x28x6池化层：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到Pool1：14x14x6卷积核：5x5，stride=1得到Conv2：10x10x16池化层Pool2：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到Pool2：5x
什么是迁移学习当数据集没有大到足以训练整个CNN网络时，通常可以对预训练好的imageNet网络（如VGG16，Inception-v3等）进行调整以适应新任务。通常来说，迁移学习有两种类型：特征提取微调（fine-tuning）第一种迁移学习是将预训练的网络视为一个任意特征提取器。图片经过输入层，然后前向传播，最后在指定层停止，通过提取该指定层的输出结果作为输入图片的特征。第二种迁移学习需要更改
Faster R-CNN Keras版源码史上最详细解读系列之vgg16与RPN网络vgg16vgg.py vgg16我们的特征提取网络是用vgg16作为主干网络的，只用前面的13层，最后3层全连接层不要。为什么不用其他的呢，比如resnet101，这个更深理论上当然更好啦，但是实际上训练时间和复杂性也提高啦，等简单的用好了，后面可以换嘛。先看看vgg16的结构吧，我网上找了一张比较清晰的图：
文章目录获取所使用的NVIDIA显卡设备谷歌云盘挂载及数据读取导入必要的包数据集制作获取设备信息数据可视化ResNet18ResNet18模型获取与配置参数配置开始训练模型读取与预测PIL与Transform读取方式VGG16VGG16模型获取与配置参数配置开始训练模型读取与预测OpenCV读取方式PIL与OpenCV对比OpenCV归一化处理图像PIL归一化处理图像 获取所使用的NVIDIA显
转载
2024-03-05 14:07:44
489阅读
文章目录VGG的提出VGG原理VGG结构参考来源链接 VGG的提出 VGG是Oxford的Visual Geometry Group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模
转载
2024-08-03 22:53:38
160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
VGG 网络VGG 网络的提出目的是为了探究在大规模图像识别任务中，卷积网络深度对模型精确度有何影响；VGG模型是2014年 ILSVRC 竞赛的第二名，第一名是 GoogLeNet。但是 VGG 模型在多个迁移学习任务中的表现要优于 googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG 模型是首选算法。网络结构VGG 网络根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为 A，A-LRN，B，C，D，
转载
2024-06-25 20:49:27
156阅读
前言我们在学习这两个网络时，应先了解CNN网络的相关知识这篇博客能够帮我们更好的理解VGG16和RetNet181.VGG161.1 VGG简介VGG论文网址：VGG论文大家有兴趣的可以去研读一下。首先呢，我们先简单了解一下VGG网络的来源：自2012年AlexNet在lmageNet图片分类比赛中大获成功以来，关于深度神经网络的研究又一次如火如茶般进行; VGGNet 是由牛津大学视觉几何小组
转载
2024-08-12 11:53:13
180阅读
YOLOv7论文中会遇到一个词叫“重参化网络”或者“重参化卷积”，YOLOV7则是用到了这种网络结构，里面参考的论文是“RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again”。该网络是在预测阶段采用了一种类似于VGG风格的结构，均有3X3卷积层与ReLU激活函数组成
转载
2024-06-27 20:42:53
39阅读
目录 前言VGG原理这里解释一下为什么使用2个3x3卷积核可以来代替5*5卷积核：VGG网络结构VGG优缺点VGG优点VGG缺点前言VGG是Oxford的Visual Geometry Group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
转载
2024-07-12 10:25:24
72阅读
多类别动物图片分类任务（上）在学习了大约2周的机器学习和深度学习的基础知识，并跑了十多个模型之后，老师给我布置了一项真正的实际任务：利用已经收集到的图片信息，构建并训练模型，一期目标使得精度达到84%，二期目标使得精度达到90%。 一开始并没有认识到，真正的实际数据会和demo中最后的结果差距如此之大，使得自己消沉了一段时间，不过经过将近15天的努力，总算是完成了任务，亦有所收获。 故，在此把我这
转载
2024-04-11 10:40:18
136阅读
RepVGG 论文详解RepVGG 是截止到 2021.2.9 日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中，其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v2。根据作者的描述，RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。背景知识VGG 和 Re
转载
2024-05-13 15:02:57
371阅读
文章目录VGG网络亮点感受野感受野计算公式不同卷积核的参数大小RestNetResidual残差结构BN层计算均值和方差使用BN的注意事项迁移学习方式MobileNetV1网络亮点输入特征与卷积核关系Depthwise Separable Conv深度可分卷积V2网络中的亮点倒残差结构V3亮点更新Blockse模块重新设计耗时层结构重新设计激活函数shuffleNetv1 VGG网络vgg网络是
转载
2024-05-24 11:37:30
294阅读
1. LeNet5LeNet5 诞生于 1994 年，LeNet做为CNN的经典网络结构，结构如下。LeNet5特征能够总结为如下几点： 1）卷积神经网络使用三个层作为一个系列： 卷积，池化，非线性 2） 使用卷积提取空间特征 3）使用映射到空间均值下采样（subsample） 4）双曲线（tanh）或S型（sigmoid）形式的非线性 5）多层神经网络（MLP）作为最后的分类器 6）层与层之间的
转载
2024-09-14 13:06:39
88阅读
下一步改进faster rcnn的基本思路参考将Faster-RCNN中的VGG16替换成ResNet可以提高performance，不仅是detection，在segmentation，video analysis，recognition等其他领域，使用更深的ResNet都可以得到稳定的提升。在速度方面，ResNet比VGG16更慢，同时需要训练的次数也更多，同时内存占用量也远远大于VGG16，
转载
2024-04-27 07:10:24
171阅读
