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
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：
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
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
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
91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
作者：PAI团队 进入正题前，本文是AI编译优化系列连载的第三篇，总纲请移步：AI编译--总纲。针对计算密集算子，我们的工作包括两大部分：围绕GPU硬件上的低精度算子开展了一系列优化工作，以充分发掘NV新硬件提供的以TensorCore为代表的专用硬件加速单元的计算效率。针对多种硬件设备(GPU/CPU/端侧CPU等)，以更具一般性的方式自动完成计算密集算子的codegen支持，这个工作的细节会在
转载
2024-09-02 11:02:57
59阅读
1、CNN工程实践技巧用多个小卷积核来代替一个大卷积核 1、可用两个3×3卷积代替一个5×5卷积 2、先降维再卷积再升维代替直接卷积 3、用1×N的卷积和N×1的卷积代替N×N的卷积（分解卷积） 好处：1、参数减少；2、非线性变换增多2、经典CNN结构分析2.1、ZFNet 对AlexNet的参数进行了优化 2.2、VGG VGG有两个版本：VGG16和VGG19，可以对224×224×3的图像分
转载
2024-05-15 12:11:16
113阅读
学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV1网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练学习前言tf2的分类代码也要做一下。分类网络的常见形式常见的分类网络都可以分为两部分，一部分是特征提取部分，另一部分是分
转载
2024-03-25 10:34:06
80阅读
预处理图片的预处理就是每一个像素减去了均值，算是比较简单的处理。卷积核整体使用的卷积核都比较小（3x3），3x3是可以表示「左右」、「上下」、「中心」这些模式的最小单元了。3 × 3 which is the smallest size to capture the notion of left/right, up/down, center还有比较特殊的1x1的
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
神经网络学习小记录55——Keras搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNet、ResNet50）学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV1网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练 学习前言
转载
2024-07-08 12:42:27
53阅读
02 Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition跟AlexNet比有什么不一样：层数更深了，卷积核更小（3*3和1*1）（stride=1），层的width更小（也就是channel、卷积核的数目更少）还是使用了ReLU，但是没有用LRN局部响应归一化（性能没有提升而且增大了计算量）跟googleNet相比，
转载
2024-07-06 14:32:03
64阅读
1.网络架构VGG16网络anchors:人工放上去的RPN对anchors进行二分类，正样本，负样本RoIP：前面的框框已经圈出目标，但还不知道具体属于哪个类，它就是干这个工作的2.VGG网络VGG网络可以任意替换其他的任意神经网络，resnet等以VGG网络为例：首先缩放至固定大小MxN。VGG网络输出Feature Map放入共享Conv layersRPN计算proposalsRoi Po
0.背景这个模型是《Deep Learning高质量》群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候，看到对应的论文《VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age》中对比实验涉及到的SENet，其结果比ResNet-50还好，所以也学习学习。github上的SENetCNN是通过用局部感受野，基于逐通
Alexnet在imagenet2012图像分类challenge上赢得了冠军。 论文：论文详细解析Vgg论文 VGG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. 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
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
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
492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
