vgg16专题
深度学习 --- VGG16能让某个指定的feature map激活值最大化图片的可视化(JupyterNotebook实战)
VGG16能让某个指定的feature map激活值最大化图片的可视化 在前面的文章中，我用jupyter notebook分别实现了，预训练好的VGG16模型各层filter权重的可视化和给VGG16输入了一张图像，可视化VGG16各层的feature map。深度学习 --- VGG16卷积核的可视化(JupyterNotebook实战)-CSDN博客文章浏览阅
深度学习 --- VGG16各层feature map可视化(JupyterNotebook实战)
VGG16模块的可视化 VGG16简介： VGG是继AlexNet之后的后起之秀，相对于AlexNet他有如下特点： 1，更深的层数！相对于仅有8层的AlexNet而言，VGG把层数增加到了16和19层。 2，更小的卷积核！不仅如此，相对于AlexNet中的大卷积核(如下图中的 11x11和5x5卷积核)，VGG中只使
【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类3-生成器+数据增强
背景 进行生成器的构建，还有数据增强。并且封装在data.py函数里。 声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类程序_哔哩哔哩_bilibili 我做了复现，并且记录了自己在做这个项目分类时候，一些所思所得。 构建生成器+数据增强 这段代码定义了一个自定义的数据生成器类`DataGenerator`，用于处理图像数据，特别适用于
【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类5-预测新图片
背景 好了，现在开尝试预测新的图片，并且让vgg16模型判断是狗还是猫吧。 声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类程序_哔哩哔哩_bilibili 预测 1、导包 from torchvision import transformsfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplo
【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类4-开始训练
背景 现在，我们已经完成了，数据集的清洗，标签的制作，也把VGG16的模型建立好了。那接下来，我们应该把数据，放到我们搭建的vgg16的模型里面，让模型针对这些猫和狗的图片，去进行训练，经过几个epoch后，我们希望可以得到，一个经过若干轮训练后，学习的比较好的w，这样，当我们给这个vgg16的模型，一张它从没有见过的图片时候，它可以准确的判断出，这是猫还是狗。 声明：整个数据和代码来自于b站
【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类2-模型构建
背景 数据处理做好了，现在搭建网络 声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类程序_哔哩哔哩_bilibili 我做了复现，并且记录了自己在做这个项目分类时候，一些所思所得。 VGG16，就是C这样，叫16是因为，卷积+全连接层，一共有6层，因为这俩有可以学习的w,池化层是没有的，所以叫做，VGG16 VGG 16的样子 V
【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件
Pytorch 猫狗分类 用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。 那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。 声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网
vgg16测试模型的实现
VGG-16又称为OxfordNet，是由牛津视觉几何组（Visual Geometry Group）开发的卷积神经网络结构。 VGG在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名 论文原标题《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK SFOR LARGE-SCALE IMAGE RECOG
基于VGG16的猫狗数据集分类
目录 1. 作者介绍2. VGG16介绍2.1 背景介绍2.2 VGG16 结构 3. Cat VS Dog数据集介绍4. 实验过程4.1 数据集处理4.2 训练部分设置4.3 训练结果4.4 问题分析4.5 单张图片测试 5.完整训练代码与权重参考文献 1. 作者介绍 孙思伟，男，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生 研究方向：深度强化学习与人工智能 电子邮件：sun
卷积网络项目：实现识别鲜花四分类对比LeNet5、VGG16、ResNet18、ResNet34分类网络
卷积四分类项目 Gitee传送门 分类目标选取 鲜花 杏花 apricot_blossom桃花 peach_blossom梨花 pear_blossom梅花 plum_blossom 模型选择 卷积 LeNet5VGG16ResNet18ResNet34 以图搜图 获取相似度前10的搜图结果 数据清洗 鲜花四分类 删除非图片文件 删除重复图片 整理
基于vgg16和efficientnet卷积神经网络的天气识别系统(pytorch框架)全网首发【图像识别-天气分类】
一个能够从给定的环境图像中自动识别并分类天气（如晴天、多云、雨天、雪天等）的系统。 技术栈： 深度学习框架：PyTorch基础模型：VGG16与EfficientNet任务类型：计算机视觉中的图像分类 模型选择 VGG16 VGG16是Visual Geometry Group在2014年提出的深度卷积神经网络，以其简洁的架构和优秀的性能而闻名。它主要由多个连续的3x3卷积层堆叠
经典分类网络LeNet5和VGG16项目：实现CIFAR10分类
CIFAR10分类 v1：LeNet5：2cnn+3fc 可视化结果 精确率 损失 最佳 v2：LeNet5：3cnn+2fc 可视化结果 精确率 损失 最佳 v3：LeNet5：2cnn+bn+res+3fc 可视化结果 精确率 损失 最佳 v4：VGG16+bn 再次迭代100次
深度学习之基于Vgg16卷积神经网络乳腺癌诊断系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 基于VGG16卷积神经网络的乳腺癌诊断系统项目是一个结合深度学习技术和医学图像处理的创新项目，旨在提高乳腺癌诊断的准确性和效率。以下是对该项目的简要介绍： 一、项目背景 乳腺癌是全球范围内女性最常见的癌症之一，其早期发现和治疗对于提高患
深度学习之基于Vgg16卷积神经网络印度交警手势识别系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 随着智能交通系统的不断发展，手势识别技术在其中扮演着越来越重要的角色。特别是在印度等交通繁忙的国家，交警手势识别系统对于提高交通管理效率和安全性具有重要意义。然而，由于交警手势的多样性和复杂性，传统的识别方法往往难以达到
VGG16预训练学习笔记
1. 迁移学习 2. 预训练模型 3. 使用预训练模型 4. 运用预训练模型 ? 提取特征(extractfeatures) ? 优化模型(finetune the model) 5. 优化模型的方式 6. 在数字识别中使用预训练模型 ? 只针对输出密集层(outputdense layer)的重新训练 ? 冻结初始几层网络的权重因子 1什么是迁移学习？ 我们知道，神
vgg16-py代码
#tensorflow学习笔记(北京大学) vgg16.py 完全解析 #QQ群：476842922（欢迎加群讨论学习 #!/usr/bin/python #coding:utf-8 import inspect import os import numpy as np import tensorflow as tf import time import matplotlib.pyplot as
深度学习--CNN应用--VGG16网络和ResNet18网络
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 深度学习--CNN卷积神经网络（附图）-CSDN博客 这篇博客能够帮我们更好的理解VGG16和RetNet18 1.VGG16 1.1 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
利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割
利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割 文章目录 利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割1.简介1.1 FCN的介绍1.2语义分割任务是什么 2.数据准备以及预处理3.模型的搭建结语 1.简介 1.1 FCN的介绍 FCN，全卷积神经网络，用于实现语义分割，是深度学习从此可以很好解决语义分割的开山之作，作者认为我们在使用卷积层提取特征后，
利用tensorflow使用预训练神经网络（VGG16）来训练模型
利用tensorflow使用预训练神经网络（VGG16）来训练模型 文章目录 利用tensorflow使用预训练神经网络（VGG16）来训练模型1.预训练神经网络是什么2.数据集以及神经网络的选择3.VGG网络架构4.确定我们训练的步骤5.微调结语 1.预训练神经网络是什么 预训练神经网络是提前在大型数据库上训练过的网络，他蕴含了在大型数据集上训练过的权重，我们可以将他迁
通过VGG16模型实现图像风格转换
1、图像的风格转化 卷积网络每一层的激活值可以看作一个分类器，多个分类器组成了图像在这一层的抽象表示，而且层数越深，越抽象 内容特征：图片中存在的具体元素，图像输入到CNN后在某一层的激活值 风格特征：绘制图片元素的风格，各个内容之间的共性，图像在CNN网络某一层激活值之间的关联 风格转换：在一幅图片内容特征的基础上添加另一幅图片的风格特征从而生成一幅新的图片。在卷积模型训练中，通过输入固
VGG16神经网络搭建
一、定义提取特征网络结构 将要实现的神经网络参数存放在列表中，方便使用。 数字代表卷积核的个数，字符代表池化层的结构 cfgs = {"vgg11": [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],'VGG13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512
【图像分类】实战——使用VGG16实现对植物幼苗的分类（pytroch）
目录 摘要 新建项目 导入所需要的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 完整代码 摘要 我们这次运用经典的图像分类模型VGG16，实现对植物幼苗的分类，数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1JIczDc7VP-PMBnF71302dA 提取码：rqne ，共有12个类别。下面展示图片的样例。 大部分的图像是位深度为
caffe+python 使用训练好的VGG16模型 对 单张图片进行分类，输出置信度
网上看了一堆都是图片转lmdb格式，然后测试总的准确率，我想测试每张图片的top1，top2以及对应置信度是多少，摸索了一下午+一晚上终于搞定，期间遇到不少坑！！！同时感谢实验室博士师兄一块帮我找bug 说明：数据集是上海BOT大赛的（12种动物），网上下载的vgg16权重文件，并且修改输出类别为12，对最后三层全连接网络训练了8个小时，top1准确率为80%，top5准确率95% 使用的测试
基于Pytorch和Vgg16实现图片分类
最近在基于Pytorch框架补一些CNN的基础知识，学会自己写简单的卷积神经网络，从加载数据集到训练模型、测试模型、保存模型和输出测试结果，现在来总结一下。 首先基于Pytorch实现Vgg16网络，命名为model.py（可为其他任意名字，但是后续导入时要记得更改） import torchimport torch.nn as nnclass VGG16(nn.Module):def __