dzy0619的博客

本文介绍了对VGG19模型的优化过程，通过使用深度可分离卷积替代标准卷积，显著减少了模型参数量。优化后的模型参数量从约1.44亿降至约266万，主要得益于深度可分离卷积和全局平均池化的应用。此外，文章还详细描述了模型的结构改进、参数量对比以及训练和测试的优化配置。尽管模型精度有所损失，但后续将继续优化以提高性能。

本文介绍了基于VGG19模型的图像分类任务，主要分为三个模块：构建、训练和预测。首先，构建了VGG19网络，包含多个卷积层、激活函数和池化层，最终通过全连接层输出分类结果。接着，使用YOLOv8格式的标签数据进行训练，通过数据增强、损失函数和优化器进行模型优化，并保存最佳模型。最后，加载训练好的模型进行预测，输入图像经过预处理后，模型输出类别及其置信度。后续计划对训练过程和网络结构进行优化，以提升模型性能。

本文详细介绍了基于VGG16网络的搭建、训练和预测过程。首先，通过定义VGG16类搭建网络结构，包含13个卷积层和3个全连接层，并使用Kaiming初始化方法对权重进行初始化。接着，使用自定义数据集进行训练，数据通过CustomDataset类加载，并进行数据增强。训练过程中，使用交叉熵损失函数和Adam优化器，并通过StepLR调整学习率。最后，通过加载训练好的模型对图像进行预测，输出类别和置信度。此外，还提供了一个简化版的VGG6网络，适用于资源有限的情况。整个过程涵盖了从网络搭建到实际应用的完整流程。