CNN+VGG+ResNet

最新推荐文章于 2024-04-18 18:33:42 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-18 18:33:42 发布 · 184 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#cnn #深度学习 #人工智能

本文围绕CNN卷积神经网络展开，介绍了其卷积层、池化层、全连接层的结构与功能，如池化层可减小特征空间维度。还阐述了flatten()函数的降维作用，以及经典网络VGG和ResNet的特点，包括VGG的层结构和ResNet的残差结构、Batch Normalization等。

目录

 CNN卷积神经网络

卷积层

池化层

全连接层

flatten()是对多维数据的降维函数。

VGG

ResNet

Batch Normalization（BN）

CNN卷积神经网络

卷积层

池化层

有两种广泛使用的池化操作——平均池化（average pooling）和最大池化（max pooling），其中最大池化是两者中使用最多的一个操作，其效果一般要优于平均池化。池化层用于在卷积神经网络上减小特征空间维度，但不会减小深度。

全连接层

在全连接层中，我们将最后一个卷积层的输出展平，并将当前层的每个节点与下一层的另一个节点连接起来

全连接，此时需要把特征图平铺成一维向量这步操作称为Flatten，压平后输入特征大小为32*16*16=8192，之后做一次全连接对大小为8192特征变换到大小为128的特征，再依次做两次全连接分别得到64，10

flatten()是对多维数据的降维函数。

flatten(),默认缺省参数为0，也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。

python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。

VGG

VGG由5层卷积层、3层全连接层、1层softmax输出层构成，层与层之间使用maxpool（最大化池）分开，所有隐藏层的激活单元都采用ReLU函数。

卷积层参数表示为“conv（感受野大小）-通道数”，例如con3-64，表示使用3x3的卷积核，通道数为64

手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（理论篇） - 知乎

ResNet

在ResNet网络中有如下几个亮点：

1、提出residual结构（残差结构），并搭建超深的网络结构(突破1000层)

2、使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout)

当堆叠到一定网络深度时，就会出现两个问题。

1、梯度消失或梯度爆炸。

2、退化问题(degradation problem)。

Batch Normalization（BN）

Batch Normalization（BN）超详细解析-优快云博客

如果batch size为m，则在前向传播过程中，网络中每个节点都有m个输出，所谓的Batch Normalization，就是对该层每个节点的这m个输出进行归一化再输出.

反向传播

图像特征提取（VGG和Resnet特征提取卷积过程详解）
m0_49501453的博客
12-25 9万+
图像特征提取（VGG和Resnet卷积过程详解） 第一章 图像特征提取认知 1.1常见算法原理和性能 众所周知，计算机不认识图像,只认识数字。为了使计算机能够“理解”图像，从而具有真正意义上的“视觉”，本章我们将研究如何从图像中提取有用的数据或信息，得到图像的“非图像” 的表示或描述，如数值、向量和符号等。这一过程就是特征提取，而提取出来的这些“非图像”的表示或描述就是特征。有了这些数值或向量形式的特征我们就可以通过训练过程教会计算机如何懂得这些特征， 从而使计算机具有识别图像的本领。 1.2 什么是图
【总结】keras下，利用VGG16和resnet50预训练模型，完成多类别动物图片分类任务（下）
ZZU_chenhao的博客
07-29 3118
多类别动物图片分类任务（下） 在最后，我们将在之前完成模型的基础上，利用模型微调，来进一步提高val_acc。 查看ResNet50的模型结构 想要进行模型微调，前提自然是知道我们可以调整那些层，关于这一点，我们可以利用summary函数来实现。 代码实现 model.summary() 模型层次 Layer (type) Output Shape ...
深度学习--CNN应用--VGG16网络和ResNet18网络
ssheudjbdndnjd的博客
04-18 2855
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来，关于深度神经网络的研究又一次如火如茶般进行;VGGNet 是由牛津大学视觉几何小组 (Visual Geometry Group,VGG)提出的一种深层卷积网络结构，他们以 7.32% 的错误率赢得了 2014年 ILSVRC 分类任务的亚军(冠军由 GoogLeNet 以 6.65% 的错误率夺得)
CNN模型-AlexNet VGG googleNet ResNet
wait_ButterFly的博客
07-21 894
最近一直在学习目标检测，计算机视觉的一个重要领域。而cnn是现在语音分析和图像识别的一个研究重点，它的共享权值策略不仅降低了网络模型的复杂度，也减少了训练的权值的数量。 CNN网络的训练 第一阶段，向前传播阶段： a）从样本集中取一个样本(X,Yp)，将X输入网络； b）计算相应的实际输出Op。 在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行...
手动搭建的VGG16网络结构训练数据和使用ResNet50微调（迁移学习）训练数据对比（图像预测+前端页面显示）
Keep_Trying_Go的博客
04-05 8110
文章目录1.VGG16训练结果：2.微调ResNet50之后的训练结果：3.结果分析：4.实验效果：（1）VGG16模型预测的结果：（2）在ResNet50微调之后预测的效果：5.相关代码和知识点：（1）VGG16网络结构：（2） VGG16特征提取：（3）有关微调和迁移学习：（4）代码下载：（5）文件的结构：6.训练VGG16模型和微调之后的ResNet50模型：（1）下载requirements.txt文件和创建新环境：（2）训练VGG16：（3）训练resent50模型：（4）运行Flask.py文件
基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明
最新发布
04-28
基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情...
基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明（高分项目）
04-28
基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明（高分项目）基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明（高分项目）基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明（高分项目）...
精选资源
基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明.zip
05-30
一个基于pytorch实现的人脸表情识别。 本项目只是深度学习中训练模型的一部分，文中出现的数据集可在 kaggle 上下载，由于数据集文件和模型文件太大，我这里就...CNN VGG ResNet 使用CPU或者GPU训练都可，但推荐GPU。
精选资源
【毕业设计】基于pytorch实现CNN+VGG+resnet人脸表情识别源码+项目说明.zip
01-05
本篇内容将详细介绍一个基于pytorch框架实现的人脸表情识别系统，该系统采用卷积神经网络（CNN）、VGG网络和resnet网络这三种深度学习模型，旨在提供一个高效、准确的解决方案。 首先，深度学习在图像处理中的应用...
CNN-经典网络结构-Alexnet、Vgg、Resnet、感受野
erfan_lang的博客
09-13 665
目录经典网络结构-Alexnet经典网络结构-Vgg 经典网络结构-Alexnet 经典网络结构-Vgg CNN-经典网络结构-Resnet
FasterRCNN-pytorch:FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现
05-13
更快的RCNN-pytorch FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现。 参考： rbg的FasterRCNN代码： : 模型表现 在VOC2017上进行培训在VOC2017上进行测试 骨干 地图 VGG16 0.7061 ResNet101 0.754 训练模型 1.运行前，您需要： 光盘./lib 在make.sh和setup.py中更改gpu_id。 具体来说，您需要在make.sh的第5、12和19行以及setup.py的第143行中修改参数设置，其中包含关键字“ -arch =”取决于您的gpu模型。（选择适当的体系结构，见下表） sh make.sh GPU型号 建筑学 TitanX（麦克斯韦/帕斯卡） sm_52 GTX 960M sm_50 GTX 108（钛） sm_61 网格K520（AWS g2.2xlarge
Pytorch基础-06-多模型融合(VGG16+ResNet50之猫狗分类)
热门推荐
Galen_xia的博客
11-09 1万+
1.多模型融合中的问题： 首先，在使用融合神经网络模型的过程中遇到的第1个问题就是训练复杂神经网络非常耗时，因为优秀的模型一般都是深度神经网络模型，这些网络模型的特点是层次较深、参数较多，所以对融合了多个深 度神经网络的模型进行参数训练，会比我们使用单一的深度神经网络模 型进行参数训练所耗费的时间要多上好几倍。对于这种情况，我们一般 使用两种方法进行解决：挑选一些结构比较简单、网络层次较少的神经 网络参与到多模型融合中；如果还想继续使用深度神经网络模型进行多 模型融合，就需要使用迁移学习方法来辅助模型的融合
CNN经典模型AlexNET、VGG、ResNET总结
摸金校尉的博客
02-22 4794
1 CNN（Convolutional Neural Networks）卷积神经网络基础 卷积和池化的示意图： 蓝色矩形：输入尺寸n=5，5x5的图片 绿色矩形：输出尺寸计算：（n+2p-f）/s +1 = (5+2x1-3 ) /2 +1 = 2+1= 3 得到3x3的输出 动态阴影：过滤器（filter）f=3，3x3的卷积核、步长（stride）...
CNN的发展史LeNet、Alexnet 、VGG、GoogleNet、ResNet简介
ARYAD的博客
07-30 3571
作者：我爱机器学习 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22094600 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper，当时提到，2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗？有数学基础吗？搞得过SVM
【深度学习】CNN、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet的不同
Eric
05-29 2553
卷积神经网络分为卷积层、池化层、全连接层、softmax层。卷积层：卷积核与输入层中的一个区域相连，计算内积后加上权重。激活函数层：激活函数层包括在卷积层中，将相连的神经元进行激活，通常使用ReLu激活函数m a x ( 0 , x ) max(0,x)max(0,x)。池化层：又称为下采样层，通常包括max pooling和average pooling，不会改变通道数量。全连接层：将特征图拉直，转化为1× \times× 1 × \times× 4096的向量。
[技术分享]使用VGG和ResNet神经网络对Cafar10图像分类
Andytl的博客
10-04 1194
本文参考《深度学习工程师认证初级教程》中5.3.2节图像分类案例，利用VGGNet和ResNet实现在Cifar10数据集上的图像分类。 一、 数据集 Cifar10数据集是一个大的数据集的子集，包含了10类带标签的图片，图片包括：飞机、汽车、鸟、猫、狗、鹿、蛙、马、船、卡车等10类。每幅为32*32像素彩色图片，每类6000幅图片，总共60000幅图片，其中50000幅为训练数据，10000幅为测试数据。图片互相独立，也就是说在一副图片中不会同时出现飞机和马，仅出现一个分类。数据样例如下图所示： 二、配
深度学习（PyTorch）——flatten函数的用法及其与reshape函数的区别
qq_42233059的博客
09-02 1万+
深度学习（PyTorch）——flatten函数的用法及其与reshape函数的区别
基本卷积神经网络（CNN） —— AlexNet，VGG-Net，Inception系列，ResNet，DenseNet等
aift的专栏
06-05 6245
文章目录概要介绍基本卷积神经网络（CNN）AlexNetZF-NetVGG-NetInception系列Inception-V1：GoogLeNetInception-V2：An Improved Version of Inception-V1Inception-V3：Factorizing NxN into 1xN and Nx1Inception-V4：Inception with skip...
CNN全连接层怎么转化成一维向量？
你好，明天，，的博客
05-29 6096
在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？
CNN resnet vgg
02-22
### 比较 CNN、ResNet 和 VGG 架构及其差异 #### 卷积神经网络 (CNN) 卷积神经网络是一种专门设计用于处理具有网格结构的数据（如图像）的深层神经网络架构。其核心组件包括卷积层、池化层和全连接层。通过这些层次，CNN 能够自动提取特征并进行分类。 - **卷积层**：负责局部感受野内的特征检测。 - **池化层**：减少空间维度的同时保留重要信息。 - **全连接层**：将前一层输出展平后计算加权求和，并应用非线性激活函数来生成最终预测[^3]。 ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 54 * 54, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = x.view(-1, 64 * 54 * 54) x = F.relu(self.fc1(x)) return x ``` #### VGG 网络 VGG 是一种经典的深度卷积神经网络架构，以其简单而统一的设计著称。该模型主要由多个连续堆叠的小型滤波器组成，通常为 \(3 \times 3\) 的大小，这使得它能够更深入地构建网络而不增加过多参数数量。此外，VGG 使用了非常深的层数（例如 VGG-16），从而提高了表达能力[^1]。 ```python from torchvision import models vgg_model = models.vgg16(pretrained=True) print(vgg_model) ``` #### Residual Networks (ResNet) 残差网络解决了传统深层网络训练过程中遇到的梯度消失问题。通过引入跳跃连接机制——即所谓的“捷径”，允许输入直接传递给后续层，这样可以更容易地优化更深的网络结构。实验表明，在 COCO 数据集上使用 ResNet-101 替代 VGG-16 可以带来显著性能提升，特别是在 mAP 度量方面获得了约 6% 的绝对增益[^2]。 ```python resnet_model = models.resnet101(pretrained=True) print(resnet_model) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值