VGG代码解读 目录VGG代码解读概述网络结构图VGG代码细节分析 概述VGG跟AlexNet在结构上没有本质上的区别，在AlexNet的基础上变得更深了，依然是“直通”式的结构，提出了局部响应结构（LRN），效果改善很小。整体上的架构仍然是卷积、激活、池化提取特征，然后前向神经网络做分类器。网络结构图vgg_A、vgg_B、vgg_C、vgg_D、vgg_E分别对应不同的vgg结构变种，其中LR
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2024-09-07 23:05:37
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1. VGG块VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输入输出通道数。import time
import torch
from torch import nn, optim
import sys
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2023-08-14 20:28:59
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前言本文主要分为两部分：第一部分大致的介绍了VGG原理 第二部分详细的介绍了如何用pytorch实现VGG模型训练自己的数据集实现图像分类想只看代码部分的同学，可以直接看第二部分内容一：VGG原理简介1.VGG主要工作2014年的论文，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，VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。论文地址：V
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2024-01-08 22:09:16
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在深度学习中，我们可以使用预训练的模型来进行微调或者迁移学习；有时候在没有预训练模型的情况下，我们也使用pytorch或者tf中预定义的模型；但是手动实现理解深度学习模型也是非常重要的；这也就是我们为什么要在这里实现CGG16的深度学习模型； 在本教程中，我们将学习到：一、VGG11网络1）网络的基本架构；2）不同的卷积和全连接层；3）参数的数量4）实现细节二、使用Pytorch手动实现
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2023-09-15 14:27:52
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一、VGG网络详解及感受野计算VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG（Visual Geometry Group）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网络的创新点：通过堆叠多个小卷积核
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2023-09-20 14:16:10
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一、VGG模型VGG模型是科学家们提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费大量的时间逐层训练，最终在ImageNet图像分类比赛中获得了亚军，这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用到其他任务当中VGG-19网络的卷积部分由5哥卷积块构成，每个卷积块中有多个卷积层，结尾处有一个池化层 结构如下图所示 二、图像风格迁移介绍图像风格迁移是指将一张
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2023-12-08 18:16:54
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在深度学习领域中，生成对抗网络（GAN）和风格迁移（Style Transfer）等任务已成为热门话题。为了提高图像生成的质量，很多人开始关注使用VGG损失（VGG Loss）作为优化目标。VGG Loss利用了VGG网络的特征提取能力，使得生成的图像在视觉上更加真实。但是，在实现过程中，很多人在使用PyTorch进行VGG Loss计算时遇到了各种问题。接下来，我将详细记录我解决“VGG Los
本篇文章给大家带来的内容是关于Python+OpenCV图像风格迁移的实现方法讲解，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。现在很多人都喜欢拍照（自拍）。有限的滤镜和装饰玩多了也会腻，所以就有 APP 提供了 模仿名画风格 的功能，比如 prisma、versa 等，可以把你的照片变成 梵高、毕加索、蒙克 等大师的风格。这种功能叫做“ 图像风格迁移 ”，几乎都是基于 CVPR
一、introductionVGG网络是2014年ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（其中第一名是GoogLeNet）。论文发表于2015年的ICLR，其主要贡献是使用多个较小的卷积核（如3 X 3）替代大卷积核，降低了卷积核的尺寸，增加了网络深度。证明了不断加深网络深度可以提高网络的性能。二、网络结构 网上比较流行的网络结构如上图所示，通过对网络结构的评估，最终证明16层和19层的网络结构
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2023-10-24 09:20:27
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GG-Network是K. Simonyan和A. Zisserman在论文“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”中提出的卷积神经网络模型。该架构在 ImageNet 中实现了 92.7% 的 top-5 测试准确率，该网络拥有超过 1400 万张属于 1000 个类别的图像。它是深度学习领域的著名架
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2023-12-14 09:15:23
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# 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
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需要的第三方库：pytorch、matplotlib、json、os、tqdm一、model.py的编写(1)准备工作1.参照vgg网络结构图（如下图1），定义一个字典，用于存放各种vgg网络，字典如下图2（M表示最大池化层） 2.定义一个获取特征的函数,此处命名为make_features,参数为模型名字,再遍历字典中键对应的值列表,向layers中加入对应的卷积层和池化层,最后返回打包完成的f
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2023-09-18 05:34:51
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论文全名：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同
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2023-09-28 10:05:50
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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VGG网络结构网络中的亮点：通过堆叠多个3x3的卷积核来代替大尺度卷积核(减少所需参数)，可以拥有相同的感受野 1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。 2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为(112,112,64)。 3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,
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2023-12-22 12:20:24
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VGGVGG是牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构，在当年（2014年）的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩（第一名是GoogleNet）。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层（3x3）来
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2024-03-11 09:20:17
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风格迁移原理 可以将VGGNet这样的网络结构看作为输入图像——提取特征——进行分类，而图片风格迁移是输入特征，输出对应这种特征的值。 简单介绍一下我实现风格迁移的基本思路，首先进行图片预处理，定义VGG19用于特种提取，然后复制一张与内容图相同的图片，分别将内容图、风格图、目标图放入神经网络进行特征提取，定义损失是采用均方差计算内容损失，利用Gram矩阵内积运算，运算后特征图越大的数字就会变得更
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2023-08-21 15:32:25
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一、准备数据cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。训练集有airplane和automobile图片各5000张，测试集有airplane和automobile图片各1000张。cifar2任务的目标是训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类。我们准备的Cifar2数据集的文件结构如下所示。&
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2024-06-30 13:14:52
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PyTorch复现VGG学习笔记一篇简单的学习笔记，实现五类花分类，这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节，请去看论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》简单说明下数据集，下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明一、环境准备可以去看之前的一篇博客，里面写的很详细
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2023-07-26 22:18:13
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