前言：上一节介绍的图像识别中一个经典的模型AlexNet，今天介绍的是图像识别领域另一个经典的模型VGG-19。VGG-19是由牛津大学的Oxford Visual Geometry Group实验室发明的。因为不像是AlexNet是由Alex一个人完成的。所以这个模型就按照实验室的名称的缩写命名。VGG-19和AlexNet的整体架构是相似的，只是在AlexNet进行了一些改进，具体的有。&nb
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2024-05-04 19:16:26
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### 介绍VGG网络模型
VGG是由牛津大学计算机科学系提出的深度卷积神经网络模型，被广泛应用于图像识别领域。VGG网络以其简单的结构和优秀的性能而闻名，是深度学习领域的经典模型之一。在本文中，我们将介绍如何使用Python和TensorFlow来实现VGG网络模型。
### 实现VGG网络模型步骤
为了实现VGG网络模型，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-04-26 10:30:02
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VGG模型是一种著名的深度学习图像识别模型，最初由牛津大学计算机视觉组于2014年提出。常常在图像分类和视觉任务中取得很好的性能。近年来，随着各种编程语言和框架的兴起，Java尽管不是深度学习的主流语言，但仍然难以抵挡其使用的热潮。在本文中，我将详细记录如何利用Java构建VGG模型的过程，涵盖相关方法、结构以及解析。
## 协议背景
VGG模型的快速发展得益于卷积神经网络（CNN）的成功应用。
本文源自Pytoch官方：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/vgg.pyimport torchimport torch.
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2024-10-24 09:56:30
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前言大部分的webgl框架，比如threejs和babylon等，都可以加载obj和gltf模型。 我们的引擎，基于three封装，同样有加载模型的loader，因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。不过加载文件都是在线的文件，也就是通过url的形式进行加载。 团队开发的三维可视化平台框架，需要能够上传obj和gltf等格式的模型，在上传前，需要先对模型预览，这就涉及到如何加载本地模
一、编译TensorFlow的c++接口在调用TensorFlow的c++接口之前，首先要安装bazel、protobuf、Eigen等软件，然后下载TensorFlow源码进行编译，整体过程还是比较麻烦。1、配置C++版tensorflow使用时的第三方依赖（1）protobuf下载及安装Protobuf这玩意儿是重中之重，它的版本与tensorflow的版本密切相关，它的版本错了就无法work
JAVA内存模型JMM(JAVA Memory Model)JMM本身是一种抽象的概念，并不真实存在，它仅仅描述的是一组约定或规范，通过这组规范定义了程序中（尤其是多线程）各个变量的读写访问方式并决定一个线程对共享变量的写入，何时可用以及如何变成对另一个线程可见，关键技术点都是围绕多线程的原子性、可见性和有序性展开的。原则：JMM的关键技术点都是围绕多线程的原子性、可见性和有序性展开的JMM能干嘛
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2023-06-27 21:10:27
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vgg等模型由于权限或网速原因无法在云服务器正常下载 可以先下载好放到本地(有时候在云服务器上没有权限下载) import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision import mode
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2021-04-02 09:50:00
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下载数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import torch import torch.nn as nn import torchvision from torchvision import models ...
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2021-10-20 21:07:00
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#VGG网络1.背景VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual GeometryGroup) 提出，斩获该年ImageNet竞赛中 Localization Task (定位任务)第一名和Classification Task(分类任务) 第二名。VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数
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2024-01-03 06:43:54
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1VGG介绍VGG全称是指牛津大学的OxfordVisualGeometryGroup，该小组在2014年的ImageNet挑战赛中，设计的VGG神经网络模型在定位和分类跟踪比赛中分别取得了第一名和第二名的成绩。VGG论文VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION论文指出其主要贡献在于：利用3*3小卷积核的网络结构对逐渐加
原创
2021-02-27 23:00:26
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VGG介绍VGG全称是指牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该小组在2014年的ImageNet挑战赛中，设计的VGG神经网络模型在定位和分类跟踪比赛中分别取得了第一名和第二名的成绩。
原创
2021-06-15 10:41:40
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# 如何在PyTorch中下载VGG16模型
## 一、流程概述
在本篇文章中，我们将逐步学习如何在PyTorch中下载并使用VGG16模型。整个流程有以下几个步骤，具体如表格所示：
| 步骤 | 操作 | 描述 |
|------|---------------------------|-------
本文内容主要是对一些经典卷积的概述，包括现代CNN的基本构建模块，可变形卷积，组卷积，可控制卷积，等等。
CNN
图1.CNN层和FC层示意图
首先介绍一下卷积神经网络(CNN)，CNN有以下三个特点：
局部连接——每个神经元不再与前一层的所有神经元相连，而只与少数神经元相连，有效地减少了参数，加快了收敛速
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2024-03-18 00:00:26
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1 问题课上设计的VGG网络存在效率低，准确率低的情况，能否通过优化其结构参数使得该模型的运行效率和准确
原创
2023-01-14 01:18:13
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一、建造者模式定义 将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。特点 1.在某些属性没有赋值之前，复杂对象不能作为一个完整的产品使用。比如汽车包括方向盘、车门、发动机等各部件，缺少了这些部件就不能生产使用。 2.对象的一些属性必须按照顺序赋值，比如汽车应有车架才能装车轮和其他部件。UML从上面的UML可以看出，建造者模式涉及到以下四个角色的概念： - 抽象建造
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2023-11-09 08:06:38
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VGG的起源 VGG网络起源于Simonyan 和Zisserman的文章Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition，其中VGG是两位作者所在的牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）的缩写。 VGG网络在2014年ImageNet图像分类与定位挑战赛中获得分类任务
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2024-07-05 14:28:59
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VGG模型作为卷积神经网络的经典处理流程，为了更好的理解，因此自写一遍VGG模型，完成训练和识别全过程。函数： 对应VGG模型，其主要有卷积核、偏执核、滑动窗口、池化窗口，全连接参数。 卷积核：w=[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] 偏执核: b=[out_channels] 滑动窗口: strides=[ batch滑
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2024-08-17 11:32:49
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VGGNet（Visual Geometry Group）可视化的几何学结构一.简介VGGNet是牛津大学计算机视觉组和ＤｅｅｐＭｉｎｄ公司共同研发一种深度卷积网络，并且在２０１４年在ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。VGGNet一共有六种不同的网络结构，但是每种结构都有含有５组卷积，每组卷积都使用３ｘ３的卷积核，每组卷积后进行一个２ｘ２最大池化，接下来是三个全连接层．在
深度学习经典网络1.AlexNet [2012]2.Network In Network [2013]3.Maxout [2013]4.OverFeat [2013]5.devil [2014]6.VGG [2014]7.Inception_V1 (GoogLeNet) [2015]8.ResNet [2016]9. Inception_v2 : Batch Normalization (201
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2024-08-20 21:49:52
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