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
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2024-07-08 12:42:27
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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
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2024-09-02 11:02:57
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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：
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
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
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2024-08-05 13:07:44
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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
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2024-04-11 10:40:18
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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
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2024-05-24 11:37:30
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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
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2024-06-17 20:32:55
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一、简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩，将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部
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2024-09-16 17:31:04
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本文主要介绍一下AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet这几个经典模型。顺便附上部分PyTorch实现。网上的各种介绍很多，我也就不再重复说了。这篇文章主要是说说自己的感想。今天看AlexNet其实已经颇为平淡了，毕竟这几年在网络工程上已经有了很大的进步，AlexNet的很多设计也不再被使用，例如LRN就被BN代替。不过当年AlexNet在两个GPU上跑的设计，倒是影响了后面出现
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2024-04-09 23:00:39
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32116277 https://yq.aliyun.com/articles/598430 AlexNetAlexNet是一个较早应用在ImageN
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2024-03-22 08:32:01
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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
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2024-09-14 13:06:39
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一 实例探索上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法。实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务，也许你的任务也不
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2024-06-18 04:04:45
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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
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2024-08-03 22:53:38
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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
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2024-08-12 11:53:13
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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，
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2024-06-25 20:49:27
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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
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2024-03-25 10:34:06
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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
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
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2024-05-15 12:11:16
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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
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2024-05-02 11:32:57
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