第八篇 VGGNet——网络实战

0 - DataSet http://www.csc.kth.se/~att/Site/Animals.html 1 - Code 1.1 - Import Packages import tensorflow as tf import os, glob import numpy as np from skimage import io, transform 1.2 - ...

VGGNet的主体思想是什么呢 普通的神经网络可能是一个卷积层后面跟一个pooling层或者不跟pooling层 VGGNet是通过使用3*3的卷积或者1*1的卷积将层次进行加深 所以VGGNet可以从普通的卷积神经网络中很方便地通过添加层次来达到 6个卷积层，每两个后面有一个pooling层 import tensorflow as tf import os import pickle import numpy as np def load_data(filename): ..

全局参数包括学习率、批大小、轮数、类别数量等一些模型用到的超参数。# 创建保存模型的文件夹else:# 设置全局参数Best_ACC = 0 # 记录最高得分SEED = 42多类别分类的loss一般使用交叉熵。# 实例化模型并且移动到GPUSoftTargetCrossEntropy，成为软交叉熵，当Label做了平滑之后，使用SoftTargetCrossEntropy。# 设置模型if resume:# 选择简单暴力的Adam优化器，学习率调低模型就选用前面定义的VGG模型。

大家好，我是红色石头！在上一篇文章：手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（理论篇）详细介绍了 VGGNet 的网络结构，今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络，并用VGG...

VGGNet由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）和Google DeepMind的研究人员于2014年共同开发。VGGNet在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC2014）中表现优异，尤其在图像分类任务中取得了显著的成绩。假设我们使用的是一个包含五类鲜花的图像数据集，每类约有100张图像。数据集分为训练集和验证集，分别存放在不同的文件夹中。利用预训练模型：加速训练过程，提升初始性能。数据增强：增加数据多样性，提升模型泛化能力。学习率调度。

算法原理：       VGGNet探索了卷积神经网络深度与其性能之间的关系，通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功的构建了16-19层深的卷积神经网络。。        VGGNet拥有5段卷积，每一段内有2-3个卷积层，同时尾部会连接一个最大池化 实验代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jan

背景：在上一篇TensorFlow实战 7 VGGNet神经网络中初步了解到VGGNet神经网络模型特点，本次通过使用已经训练好的imagenet-vgg-verydeep-19.mat实现对不同风格画面的迁移运用。 参考博客： 1）TensorFlow练手项目三：使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移 2）深度学习实战（一）快速...

一 VGGNet网络结构及特点 1.网络结构 VGGNet拥有5段卷积层，每一段内有2-3个卷积层，每段尾都会连接一个最大池化层用来缩小图片尺寸。每一段卷积层内的卷积核数目都相同，越靠后卷积核和数目越多。64-128-256-12-512。 其中，两个连在一起的3*3的卷积核相当于一个5×5的像素产生关联，也可以说感受野大小为5×5，这样的设计使得参数数目变为一半，而且引入了更多的非线性（每...

1 小序 2 模型 ConvNet Configuration 层数分类 A A-LRN B C D E 网络层数 11 weight layers 11 weight layers 13 weight layers 16 weight layers 16 weight layers 16 weight layers 输入层 input(224x224 RGB image) ...

前言 VGG 在2014年由牛津大学的视觉几何组 （Visual Geometry Group）提出，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。 VGG16相比AlexNet的一个创新之处是采取连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核。这样可以减少训练中的参数并且能够保证具有相同的感受野。 VGG网络结构 下面为VGG的网络结构图，我们以VGG16为例。 在这里我们发现VGG16总体上有13个卷积层和3个全连接层。通常我们把13个卷积层分为5个卷积块（VGG块）。以

深度神经网络一般由卷积部分和全连接部分构成。卷积部分一般包含卷积（可以有多个不同尺寸的核级联组成）、池化、Dropout等，其中Dropout层必须放在池化之后。全连接部分一般最多包含2到3个全连接，最后通过Softmax得到分类结果，由于全连接层参数量大，现在倾向于尽可能的少用或者不用全连接层。神经网络的发展趋势是考虑使用更小的过滤器，如1*1,3*3等；网络的深度更深（2012年AlenNet

参考《Tensorflow实战》黄文坚，并添加了自己的理解。欢迎提问！！ 下图为VGG结构：                              下表为VGGNet各级别网络结构图：                                                       下图为本文代码组织结构图：                               ...

1.VGGNet简介 嘿嘿嘿，小伙伴肯定有一个问题，VGGNet这个名字是怎么来的？是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司研究员一起研发是深度卷积网络。上图显示的是VGGNet各级别的网络结构图，还有每个级别的参数量，从11层网络一直到19层的网络都有详尽的性能测试。虽然从A到E每一级网络逐渐变深，但是网络的参数量增加的并没有很多，

本文介绍卷积神经网络中非常经典的VGGNet并代码实现。

我们可以将一幅画的风格提取，应用到两外一幅画中， 让另一幅画也拥有相同的画风， 这样我们就可以将我们喜欢的画仿制为各种不同画风的画家的作品。 如何将一张花： 将其风格转化为和梵高的《星夜》一样具有鲜明艺术的风格呢？ 先给出完整的代码：https://github.com/xiaoyesoso/TensorFlowinAction/blob/master/

VGGNet介绍1 简要概括    VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。它探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军，在top5上的错误率为7.5%。目前为止，VG...

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