vgg专题

Vitis AI 基本认知（Tiny-VGG 标签获取+预测后处理）

目录 1. 简介 2. 解析 2.1 获取标签 2.1.1 载入数据集 2.1.2 标签-Index 2.1.3 保存和读取类别标签 2.2 读取单个图片 2.3 载入模型并推理 2.3.1 tiny-vgg 模型结构 2.3.2 运行推理 2.4 置信度柱状图 2.5 预测标签 3. 完整代码 4. 总结 1. 简介本博文在《Vitis AI 基本认知

【tensorflow】5.模型加载与保存_VGG

本文中，首先会介绍模型保存与加载的过程与要点，然后通过一个实例完成VGG模型数据的探索与加载的小demo。通过本文，可以学到如何用Tensorflow保存和加载模型。模型保存模型保存通过tf.train.Saver()对象实现。 def save():"""模型保存:return:"""# 创建两个随机tensorv1 = tf.Variable(tf.random_normal

神经风格迁移——基于VGG算法

本文是基于吴恩达《深度学习》卷积神经网络第四周习题而做。神经风格迁移的效果是将A图片的某些特征迁移到B图中，使B图具有与之相同的风格，具体的讲解可以观看达叔《深度学习》教程。所需的第三方库如下，其中所用的数据集和辅助程序可点击此处下载。 import osimport sysimport scipy.ioimport scipy.miscimport matplotlib.pyplo

秃姐学AI系列之：使用块的网络——VGG

目录 VGG VGG块 VGG架构总结模型演变进度代码实现 QA VGG 上文讲的 AlexNet 虽然证明了深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层

VGG 模型

《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》阅读笔记这篇论文从网络深度方向研究得出这个结论： “ a deep net with small filters outperforms a shallow net with larger filters.” 实验论文做了这样一个实验：从左到右

【Python/Pytorch - 网络模型】-- 手把手搭建3D VGG感知损失模型

文章目录文章目录 00 写在前面01 基于Pytorch版本的3D VGG代码02 论文下载 00 写在前面感知损失：对于提升图片的肉眼可见细节，效果十分明显；对于一些指标如（SSIM、PSNR）这些，效果不明显。在01中，可以根据3D VGG的网络结构，进行模块化编程，主要包括VGG3D模块。在模型调试过程中，可以先通过简单测试代码，进行代码调试。 01 基于P

【动手学深度学习】使用块的网络（VGG）的研究详情

目录 🌊1. 研究目的 🌊2. 研究准备 🌊3. 研究内容 🌍3.1 多层感知机模型选择、欠拟合和过拟合 🌍3.2 练习 🌊4. 研究体会 🌊1. 研究目的理解块的网络结构；比较块的网络与传统浅层网络的性能差异；探究块的网络深度与性能之间的关系；研究块的网络在不同任务上的适用性。 🌊2. 研究准备根据GPU安装pytorch版本

【深度学习笔记2.3】VGG

vgg网络结构具体参见论文，网上也已经有很多资料了，这里不再赘述，这里主要记录下我在vgg训练代码和一些心得。 vgg16_1 代码示例如下(详见文献[2]vgg16_1.py)： import numpy as npimport cv2import tensorflow as tffrom datetime import datetimeimport matplotlib.pypl

AlexNet，LeNet-5，ResNet，VGG-19，VGG-16模型

模型 AlexNet导入必要的库：加载类别名称：创建标签映射字典：加载图像数据和对应的标签：构建AlexNet模型：编译模型：训练模型： LeNet-5导入必要的库：加载类别名称：创建标签映射字典：加载图像数据和对应的标签：构建LeNet模型：编译模型： ResNet导入必要的库：加载类别名称：创建标签映射字典：加载图像数据和对应的标签：使用ResNet50模型进行迁移学习冻结预训练模型

Alexnet VGG GoogleNet ResNet

关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。 Lenet，1986年 Alexnet

【VGG】口罩人脸分类

文章目录 1. 项目准备1.1. 问题导入1.2. 数据集简介 2. VGG模型3. 实验步骤3.0. 前期准备3.1. 数据准备3.2. 网络配置3.3. 模型训练3.4. 模型评估3.5. 模型预测写在最后 1. 项目准备 1.1. 问题导入新冠肺炎病毒在全球肆虐，武汉大学率先公开了口罩遮挡人脸数据集。我们从中选取了6000余张戴口罩的人脸图片和6000余张正常的人

介绍一下传统vgg，gan- based，diffusion-based风格迁移路线的优缺点

一、VGG风格迁移是一种基于深度学习的图像风格迁移技术。其核心在于使用卷积神经网络（CNN），特别是VGG网络，来提取和融合源图像的内容特征与目标图像的风格特征。在VGG风格迁移中，通常会使用预训练的VGG网络来提取特征，并定义内容损失和风格损失，通过优化算法来最小化总损失函数，从而生成具有目标风格的新图像。 VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能。VGG

深度学习之视觉特征提取器——VGG系列

VGG 提出论文：1409.1556.pdf (arxiv.org) 引入距离VGG网络的提出已经约十年，很难想象在深度学习高速发展的今天，一个模型能够历经十年而不衰。虽然如今已经有VGG的大量替代品，但是笔者研究的一些领域仍然有大量工作选择使用VGG。有人说VGG开创了基于一些基础结构（如Conv，Linear，RNN）进行模型堆叠的开端，但笔者更以为是其对深层次网络的研究和特征提取器这

41_经典卷积网络、LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、NIN、DenseNet、EfficientNet、MobileNetV1/2/3、SENet等

1.38.经典卷积网络 1.38.1.LeNet 1.38.1.1.介绍 1.38.1.2.网络结构 1.38.1.3.代码实现 1.38.2.AlexNet 1.38.2.1.介绍 1.38.2.2.网络结构 1.38.2.3.代码实现 1.38.3.VGG 1.38.3.1.介绍 1.38.3.2.网络结构 VGG-16 1.38.3.3.代码实现 1.38.4.GoogleNet 1.38.

VGG-pytorch实现

VGG 1.网络结构如图可见，VGG网络的构造很简单，通过不断地卷积，池化，扩大通道数，降低宽高，最终平展为一维数据再进行softmax分类。相较于AlexNet而言，VGG最大的特征就是降低了卷积核尺寸，增加了卷积核的深度层数，拥有更多的非线性变换，增加了CNN对特征的学习能力。 2.pytorch网络设计这里采用的数据集为FashionMNIST数据集，慢慢地往后的文章也会

学习基于pytorch的VGG图像分类 day2

注：本系列博客在于汇总CSDN的精华帖，类似自用笔记，不做学习交流，方便以后的复习回顾，博文中的引用都注明出处，并点赞收藏原博主. 目录 VGG网络搭建（模型文件） 1.字典文件配置 2.提取特征网络结构 3. VGG类的定义 4.VGG网络实例化 VGG网络搭建（模型文件） 1.字典文

AlexNet、VGG、ResNet、Inception、MobileNet、EfficientNet。复合缩放方法,深度可分离卷积

目录 AlexNet、VGG、ResNet、Inception、MobileNet、EfficientNe AlexNet VGG Visual Geometry Group 名称的由来 ResNet Inception

opencv3.4.3/opencv-3.4.3/opencv_contrib-3.4.3/modules/xfeatures2d/src/vgg.cpp:490:41: fatal error: v

首先，说明问题在configure之后，进行generate，再make发现出现该问题。我们通过看下面的报错信息。发现最下方Makefile：160：recipe for target ‘all’ failed。我们打开Makefile在160行看到这就是执行make之后调用的文件，再看上面的报错信息，我们查看CMakeFiles/Makefile2：3073行

经典的卷积神经网络（VGG、ResNet、InceptionNet、MobileNet）

1、卷积网络发展卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。直到2012年随着一些技术的成熟带来的机遇，卷积神经网络迎来了历史性的突破，AlexNet获得ImageNet大赛冠军引起了人们的注意，之后的卷积网络朝着四个方向发展 AlexNet：通过数据增强、Dropout来防止过拟合，所谓数据增强就是在原有的图片样本的基础

李理：三层卷积网络和vgg的实现

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第12篇。作者：李理目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。相

25 使用块的网络 VGG【李沐动手学深度学习v2课程笔记】

目录 1. VGG块 2. VGG网络 3. 训练模型 4. 小结虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层的模式。使用块的想法首先出现在

OpenCV3与深度学习实例：Dlib+VGG Face实现两张脸部图像相似度比较

实现思路： 1、使用Dlib识别并提取脸部图像 2、使用VGG Face模型提取脸部特征 3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征代码如下： import timeimport numpy as npimport sklearnimport sklearn.metrics.pairwise as pwimport cv2import dlibprototxt = 'datas/m

（VGG）Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 文章目录 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition参考IntroductionConvNet ConfigurationsArchitectureConfigurat

Pytorch实例----CAFAR10数据集分类（VGG）

在上一篇 Pytorch实例----CAFAR10数据集分类（AlexNet）的识别统计,本篇主要调整Net()类，设计VGG网络（+BN）后的识别统计(其他设计注释同上)。 VGG与AlexNet在CAFAR10数据集的统计结果对比图可以看到，对于之前cat(19%

卷积神经网络CNN经典模型Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning

本篇文章转载自：Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有

基于改进resnet和vgg农田病虫害分类方法的实现[源码＆视频演示＆部署教程]

1.效果演示 2.数据集的采集健康叶片中度虫害重度虫害 3.分类网络的构建（1）vgg模型 AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深度。故而vgg模型是加深了网络深度的AlexNet模型那么什么是AlexNet模型网络总共