vgg16迁移学习transfer_learing

最新推荐文章于 2024-01-24 23:34:00 发布
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本文介绍了如何在TensorFlow中使用VGG16进行迁移学习。通过学习莫烦大神的教程，博主详细阐述了加载VGG16预训练权重到自己的模型的过程，包括加载.npy文件、匹配卷积层参数以及设置pooling层的超参数。

楼主最近学习莫烦大神的tensorflow教程，总结一下莫烦大神如何把vgg16的参数权重迁移过来
首先，下载好vgg16的参数和权重
下载后，是一个.npy后缀的文件，用numpy的load方法加载好，传给data_dict，data_dict相当于python中词典dictionary

self.data_dict = np.load(vgg16_npy_path, encoding='latin1').item()

自己定义卷积层时，固定卷积核参数为常数，从data_dict中提取

d
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迁移学习案例 基于VGG16的迁移学习
我是菜鸡我不敢睡的博客
10-18 2427
由于深度学习网络的训练复杂，耗时，并且对硬件要求较高，因此对于目标相似的任务，并且自己的数据集数目较小的时候，比如分类任务，不同的分类任务之间的对象具有较为相似的特征，我们就可以使用已经预训练的模型来应用到自己的项目任务中，当然对于已经预训练的模型，需要经过微调才能应用到自己的分类任务中来。 微调主要包括训练参数的变动，全连接层神经元个数，当我们自己的数据集很少时，我们可以仅仅改变最后一层全连接层的神经元的个数即可，当我们的数据量大的时候，我们可以选择训练模型的后几层参数。 这里我们采用VGG16来实现简单
对VGG16进行迁移学习
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RaltBergling的博客
08-15 702
替换所有的 ReLU 激活函数为 LeakyReLU# 输出修改后的模型结构VGG(...(1): LeakyReLU(inplace=True) # ReLU 改为 LeakyReLU...(1): LeakyReLU(inplace=True) # ReLU 改为 LeakyReLU...
VGG16迁移学习
LOVE Gui!
02-06 636
import random from imutils import paths from keras.optimizers import SGD from keras_preprocessing.image import load_img, img_to_array from tensorflow.python.keras.utils import get_file import gzip import numpy as np import keras from keras.datasets import
pytorch迁移学习训练VGG16和模型测试代码
05-13
Pytorch迁移学习训练VGG16和模型测试代码（采用华为云modelarts训练），训练猫狗分类模型
VGG16迁移学习 keras框架 backend:theano
03-26
VGG16迁移学习 keras框架 backend:theano 更改文件中的图片路径 和输出权重路径 需要另外下载imagenet1000权重
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VGG.zip_VGG16 分类_VGG16迁移学习_vgg_分类问题_迁移学习 分类
09-23
由于VGG16的广泛训练，它已经学会了大量通用的视觉特征，这使得它成为解决新任务的有力工具，特别是在迁移学习中。 迁移学习是机器学习中的一个概念，指的是利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型来初始...
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vgg16特征提取_成功_利用vGG16_VGG16_vgg16特征提取_vgg16图像分类_图像分类_
10-03
VGG16是一种非常著名的深度学习模型，由牛津大学的Visual Geometry Group（VGG）在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）中提出。这个模型以其深度和精细的卷积层结构而闻名，是深度...
基于TF的迁移学习VGG16网络，并进行图片的测试。
格子衫的博客
05-04 2621
vgg16.py文件1.一开始在通过vgg =Vgg16()的调用，会自动初始化，在初始化过程中，会找到目录下的vgg16.npy文件，也就是在imagenet上训练好的权重文件，然后通过np.load()完成权重文件的加载。代码如下：class Vgg16: def __init__(self, vgg16_npy_path=None): if vgg16_npy_pat...
语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习
ttrr27的博客
01-24 2721
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要使用数据标注工具 Labelme 对猫（cat）和狗（dog）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型 VGG16 作为卷积基，并在其之上添加了全连接层。基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及 Segnet 架构，训练自己构建的语义分割网络，从而实现迁移学习。
利用VGG16网络模块进行迁移学习，实操（附源码）-附件资源
03-02
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利用VGG16对kaggle比赛提供的猫狗图片进行迁移学习-PyTorch版本
03-30
利用VGG16对kaggle比赛提供的猫狗图片进行迁移学习-PyTorch版本 1.已改写为gpu-cpu通用 2.数据集处理参考注释；含后续训练、训练集/验证集accuracy计算，图片测试 3.数据集请参考https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
Transfer-Learning-using-VGG16-in-Keras:使用在ImageNet上训练的VGG16网络进行传输学习和准确性比较
05-17
在Vera中使用VGG16进行迁移学习 使用在ImageNet上训练的VGG16网络进行传输学习和准确性比较 为了比较它们，已经使用三种不同的方法进行了相同的任务。 任务：图像分类数据集：来自Kaggle的Dogs vs Cats数据集。 数据集大小： 1000 x 2训练图像。 400 x 2验证图像。 数据扩充： Keras提供了ImageDataGenerator类，用于执行数据增强。 我们将使用它通过随机变换来扩充数据。 旋转，缩放，剪切，翻转，缩放是一些可能的方式。 第一种方法： 从头开始训练小型convnet。 体系结构：一个非常小的卷积网络，每层只有很少的层和很少的过滤器，以及数据的增加和丢失。 辍学和增强有助于避免过度拟合。 准确度：〜80％ 第二种方法： 使用预先训练的网络的瓶颈功能。 我使用了在ImageNet数据集上经过预训练的VGG16架构。 策略是仅实例化
cifar10vgg
12-14
cifar10vgg.h5是cifar10由vgg16卷积神经网络跑通的权重文件，可用此文件进行转移学习，该代码在我的下载上面可以下载！ http://download.youkuaiyun.com/download/qq_30803353/10158299
图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习
ttrr27的博客
01-16 1337
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要使用数据标注工具 Labelme对自行车（bike）和摩托车（motorcycle）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型VGG16作为卷积基，并在其之上添加了全连接层。基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力，训练自己构建的图像分类器，从而实现迁移学习。
北大人工智能网课攻略[4]:基于VGG16的迁移学习
Eminbogen的博客
11-16 1509
北大人工智能网课考试二是训练VGG16模型，并对老师给出的10张图片进行识别。如果使用老师给出的已经训练好的VGG16模型参数和调用程序，稳定满分。 之后我随便玩了一下，原来我的头像是persian cat，波斯猫80%概率，还有13%概率是安哥拉兔。 本题题目要求在使用自己编程训练VGG16模型并调用模型识别。那么问题来了，ILSVRC-2012数据集多大？仅训练集138G，此时我的电脑硬盘是...
迁移学习与图像分类
Chile_Wang的博客
01-17 3221
我们在上一节提到了迁移学习与计算机视觉这一节为大家详细介绍其中的原理7.2 计算机视觉遇上迁移学习迁移学习(Transfer Learning) 顾名思义就是将训练好的模型（预训练模型）...
使用pytorch进行迁移学习模型下载失败解决办法
haohulala的博客
07-26 6455
使用pytorch进行迁移学习的时候，我们需要下载预训练的模型，但是这个模型通常很大，如果在代码中在线下载的话，很可能会中断，并且一中断之前也就白下载了，这篇文章里我介绍一种离线使用预训练模型的方法。 所谓离线使用预训练模型的方法，实际上就是使用浏览器将模型下载下来（通常浏览器下载会比较稳定，并且如果下载中断还能恢复），下面给出各种模型的下载地址，只需要将对应的url键入到浏览器中就可以建立下载 1. Resnet: model_urls = { 'resnet18': 'https:
Keras使用预网络学习，迁移学习,特征提取，数据增强 VGG16
Arthur_Holmes的博客
08-27 1391
代码 from keras.applications import VGG16 train_dir = os.path.join(base_dir, 'train') conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150...
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