基于VGG16的迁移学习在服装分类中的应用

最新推荐文章于 2025-06-13 12:43:47 发布
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文章标签： 迁移学习 分类 neo4j 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VnReact/article/details/133184342
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本文介绍了如何运用迁移学习，特别是基于VGG16的模型，解决服装分类问题。通过加载Fashion-MNIST数据集，对图像进行预处理，加载预训练的VGG16模型进行微调，编译并训练模型，最终实现高效的服装分类。这种方法在数据集小的情况下也能获得良好结果，节省训练时间并提高准确性。

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迁移学习是一种利用已经训练好的神经网络模型，在新任务上进行微调的技术。这种方法通常能够加快模型的训练速度，并且在数据集较小的情况下也能取得不错的结果。在服装分类问题中，我们可以利用迁移学习来构建高效准确的模型。本文将介绍如何使用基于VGG16的迁移学习进行服装分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个包含各种服装类别的大规模数据集。例如，我们可以使用Fashion-MNIST数据集，该数据集包含10个不同类别的服装图像。可以通过以下代码加载Fashion-MNIST数据集：

from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

# 加载Fashion-MNIST数据集
(x_train, y_train),
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基于 VGG16 进行迁移学习的服装分类
走向CTO的路上...
11-14 458
通过 VGG16 进行迁移学习，在服装分类等特定任务上能显著提高模型的开发效率和性能。其易用性和强大的特征提取能力使其成为许多计算机视觉项目的首选。
用VGG16实现fashion_mnist
qq_41078023的博客
04-23 1245
直接上代码 from keras.datasets import fashion_mnist from keras.utils import to_categorical from keras import models from keras.layers.convolutional import Conv2D,MaxPooling2D from keras.layers.core import ...
Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）
小嗷犬的博客
11-05 3215
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在Pytorch环境下，利用随机森林算法、MobileNet V1、ResNet-18、VGG16、DLA-34卷积神经网络对Fashion MNIST数据集进行训练和测试（文末附百度网盘分享链接）
qq_55834618的博客
11-18 1496
本文在Pytorch环境下利用随机森林算法、MobileNet-V1、ResNet-18、VGG16以及DLA-34网络模型对Fashion MNIST数据集进行训练和测试。文章首先简要介绍了上述数据集以及五种模型的基本原理，然后基于Fashion MNIST数据集构建具体的算法和模型结构并进行图像分类任务，最后从测试精度、模型损失值、训练速度、参数量等方面对模型和数据集进行了分析。
基于vgg16进行迁移学习服装分类
weixin_55982578的博客
03-06 1481
的学习记录。
基于VGG16迁移学习的图像分类算法
u010746566的博客
09-30 3777
基于VGG16迁移学习的图像分类算法
基于深度学习的气象图像分类【mobilenet+VGG16+swin_transfomer+PyQt5界面】
weixin_40280870的博客
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基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）
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tensorflow-vgg16代码
11-24
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VGG应用：猫狗大战——基于VGG16的猫狗数据分类
l love CV
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利用VGG16对猫狗数据进行分类
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1、网络结构 VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。 根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。 介绍结构图： conv3-64 ：是指第三层卷积后维度变成64，同样地，conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128； input（224x224 RGB image） ：指的是输入图片大小为224244的彩色图像，通道为
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要对新图像进行分类，请使用 minibatchpredict。要将预测分类分数转换为标签，请使用scores2label 函数。有关如何使用预训练神经网络进行分类的示例，请参阅使用 GoogLeNet 对图像进行分类。从基于大型数据集训练的神经网络中提取层，并基于新数据集进行微调。本例使用ImageNet中的子集进行微调。原因是这些样本都比较复杂，前景不突出，或者背景复杂，造成特征不明确。没有划分数据集，因为这个例子本身的目的是为了观察CNN的特征变换。的层级分类体系，每个类别有唯一的 ID。
LSTM助力迁移学习！深度学习架构性能提升，准确率达到99.91%！
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【迁移学习与LSTM融合研究进展】近期研究显示，迁移学习与LSTM结合在时序数据处理领域取得突破性进展。动态跨域迁移学习框架通过多模态传感器融合（EEG/ECG/视频），采用域对抗网络和在线个性化微调技术，将驾驶员疲劳监测精度提升至85-90%，延迟低于50ms。工业故障诊断方面，基于希尔伯特变换的信号转图像方法配合DCNN-LSTM混合架构，在噪声环境下仍保持99.6%准确率，训练效率提升5倍。这些创新方法显著增强了模型在跨域场景中的泛化能力和实时性，为智能交通、工业监测等领域的动态数据处理提供了新范式。
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frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
06-13 763
它是解决数据稀缺、提升模型泛化能力和加速开发部署的利器，是当前AI研究和应用的核心技术之一。现在，老板让你去新开的一家融合餐厅工作，需要你做亚洲菜（（新战场情报），快速高效地构建出在。上训练好的模型（巨人），通过。你是一位经验丰富的厨师（），尤其擅长做意大利菜（源域知识 (K_s)
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