C++实现Vgg19分类器（一）准备数据

最新推荐文章于 2025-09-12 09:52:46 发布
翻译 最新推荐文章于 2025-09-12 09:52:46 发布 · 793 阅读 · 2
文章标签：

#VGG19分类器

本文介绍了一种名为AdaIN-style的实时风格迁移技术，通过使用预训练的VGG19模型，实现了任意风格图像向目标图像的高效转移。文章探讨了风格迁移网络的实现细节，并计划用C++实现VGG19分类器以降低入门难度。

前面二个风格迁移的程序，虽然速度够快，但只能实现作者训练好的风格，要换成自己的风格图就无能为力了。

看了一些博文，觉得《AdaIN-style》这个不错，能够实现任意风格转移，而且称实时。

在https://github.com/xunhuang1995/AdaIN-style

提供了训练好的模块模型：

 https://s3.amazonaws.com/xunhuang-public/adain/decoder.t7
 https://s3.amazonaws.com/xunhuang-public/adain/decoder-content-similar.t7
 https://s3.amazonaws.com/xunhuang-public/adain/vgg_normalised.t7

准备用自己的代码实现一下。

先看一下该实现的效果图：

网络框图：

我们只要实现哪个虚线框中的风格转移网络就可以了。

该 'VGG编码器' 的一部分是使用了 'VGG19分类器' 中的部分，为了降低起步难度，这里先用 C++ 来实现这个VGG19的分类器

准备材料（下载）

VGG19模型：

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_19_layers.caffemodel

分类标签：

synset_words.txt (可以搜索到)并用 'Google 翻译' 成中文

形象图：

 

 

 

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类
AI天才研究院
07-25 3836
在当今数字化时代,图像识别和分类技术已经成为人工智能和计算机视觉领域的核心研究方向之一。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的不断提升,深度学习技术在图像处理任务中展现出了惊人的性能。然而,传统的深度学习方法往往缺乏对不确定性的有效建模和推理能力。另一方面,贝叶斯网络作为一种概率图模型,在处理不确定性和进行推理方面具有独特优势。将贝叶斯网络与深度学习相结合,有望克服单一方法的局限性,为图像识别和分类任务带来新的突破。本文将深入探讨贝叶斯网络与深度学习的结合,特别是在图像识别和分类领域的应用。
VGG网络论文翻译及解析
weixin_42037651的博客
12-20 1827
VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG(Visual Geometry Group)提出，斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task(定位任务)第一名和Classification Task(分类任务)第二名 VGG网络的亮点： 通过堆叠多个3×3的卷积核来代替大尺度卷积核（减少所需参数） 论文中提到，可以通过堆叠2个3×3的卷积核替代5×5的卷积核，堆叠3个3×3的卷积核替代7×7的卷积核。（拥有相同的感受野） 使用7×7的卷积核所需参数，与堆叠3个3×3的卷积核所需参数（
KNN classification 分类器 C++
10-26
KNN classification，分类器的一种，用C++语言描述，很典型。
knn分类器c++实现（含测试数据IRIS）
06-19
在vs2008上用c++实现的knn分类器，内含测试数据，是初学者的好东西
VGG19迁移学习模型权重文件详解与实战应用
最新发布
weixin_32687875的博客
09-12 661
VGG19是一种经典的深度卷积神经网络结构，由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）提出，其核心设计思想是通过堆叠多个3×3小卷积核来提取图像特征，增强了模型的非线性表达能力。整个模型由19个可训练层组成，包括卷积层和全连接层，结构规整，易于理解和迁移。在结构设计上，VGG19将多个卷积层与最大池化层交替堆叠，形成5个卷积块（conv block），每个块内部卷积核数量依次递增（如64→128→256→512→512），从而逐步提取图像的高维语义特征。
风格迁移网络修改流程（自用版）
qq_40721108的博客
12-04 1739
在多 GPU 训练中，模型通常会被包装在 nn.DataParallel 或 nn.parallel.DistributedDataParallel 中，以实现并行计算。解决方法：试试在另外一张卡，或者改变num_workers。解决方法：降低batchsize，降低分辨率。解决方法：降低batchsize，降低分辨率。解决方法：降低batchsize，降低分辨率。问题3 输出频率太频繁了。问题4 内容损失始终为0。解决方法：把单引号删除。解决方法：降低分辨率。问题5 训练轮次过少。
C++实现Vgg19分类器（四）主函数
juebai123的博客
02-09 824
开始分类流程： 1。输入图像预处理（和训练环境匹配）：     。将RGB转换成BGR     。将图片大小缩放成：224x224 (全连接层的参数是固定大小的)     。图片中每一个点减去时训练的平均值 2。VGG19 前传 --> 1000个分类概率 3。在分类标签中查最大概率的前5名。 4。输出类型名 主函数： void VGG19(char * savefilena...
C++实现Vgg19分类器（三）以二进制方式载入数据
juebai123的博客
02-09 478
下面以二进制方式载入模型参数。 先把前面载入的数据以二进制保存： void fwrite_c(FILE *fp,int &len, float * data); void saveModel2进制(Vgg19模型 *sr) { char name[]= "VGG_ILSVRC_19_layers.caffemodel.dat";// cout<<"正在保存‘Vg...
笔记：VGGnet的实现
小火柴
07-30 1387
本文为B站UP图片分类课程学习笔记，用于记录学习历程和个人复习程序共分为三部分：model,train,predict。model.py用于存放模型，train.py用于存放训练时的程序，predict.py用于存放预测的程序，vgg16Net.pth为训练时val_accurate最高的模型参数，class_indices.json为类别索引映射。​注意：如要使用本文进行训练，需先按照在指定位置放好图片数据集方可进行训练。
图像特征提取（VGG和Resnet特征提取卷积过程详解）
热门推荐
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
VGG模型生成技术与实践：文件压缩及OpenCV应用
这些文件可能是由某个程序使用VGG模型生成的图像特征、分类结果或其他中间数据，为了便于传输或存储而被压缩成包子文件（一种压缩文件格式，可能是自定义格式或误写，实际上应为常见的ZIP或RAR等格式）。这些文件...
贝叶斯分类器c++源代码（含测试数据）
06-19
用vs2008编写的贝叶斯分类器，含有测试数据“wine.txt”,是学习贝叶斯分类器的好选择
C++实现朴素贝叶斯分类器
03-17
C++实现朴素贝叶斯分类器, 代码干净, 整洁, 有示例, 有注释, 具有良好的封装性, 可直接迁移使用
vgg_generated
02-19
vgg_generated_120.i vgg_generated_80.i boostdesc_binboost_256.i boostdesc_bgm_hd.i
vggface2_vgg19_256_1_2_id.pth
04-08
fsgan预训练模型V2中的vggface2_vgg19_256_1_2_id.pth。
vgg19_bn-c79401a0.pth
08-17
vgg19_bn-c79401a0.pth
C++实现Vgg19分类器（二）数据池
juebai123的博客
02-08 713
现在正式开始，准备数据存放池，先看图： 按该图定义： struct Vgg19模型 { //组 层数据 * Conv1;//2 层数据 * Conv2;//2 层数据 * Conv3;//4 层数据 * Conv4;//4 层数据 * Conv5;//4 层数据 * fc6;//1 层数据 * fc7;//1 层数据 * fc8;//1 (共19层) //...
VS2019使用C++调用并部署pytorch VGG模型全过程(libtorch+opencv)(cpu+gpu)
W9XM96的博客
10-13 6609
环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑） 须知 Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与pytorch版本相同的CUDA和Cudnn,否则导入模型将出错。 若想使程序在GPU上运行，需下载GPU版libtorch,其也支持cpu运行。 文中给出图片或许版本与标题不一致，不影响实际操作，作者已亲测可行 libtorch 用C++调用pytorch模型，其目的在于：使用C++及多线程可以加快模
【C/C++】基于opencv的分类器：SVM、BP、KNN及Bayes分类器
weixin_43207831的博客
01-04 622
本文将详细介绍OpenCV中的四款分类器并进行测试实验
vgg19分类器
03-20
### VGG19 分类器简介 VGG19 是一种基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习模型，最初由牛津大学视觉几何组 (Visual Geometry Group, VGG) 提出并发表在论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》中[^1]。该模型以其简单而有效的架构设计著称，在多个计算机视觉任务中表现出优异性能。 VGG19 特别适合用于图像分类任务，其核心特点在于通过堆叠多层小型卷积核（通常为 \(3 \times 3\)），逐步提取输入图像的空间特征和语义信息。相比其他复杂结构的模型，VGG19 更易于理解和实现。 --- ### PyTorch 中 VGG19 模型的使用方法 以下是利用 PyTorch 实现 VGG19 并将其作为分类器的具体参数配置与代码示例： #### 安装依赖库 确保已安装 `torch` 和 `torchvision` 库： ```bash pip install torch torchvision ``` #### 构建 VGG19 模型实例 可以通过调用 `torchvision.models.vgg19(pretrained=True)` 来快速获取预训练好的 VGG19 模型。如果需要自定义修改，则可以继承 `nn.Module` 类来自定义模型结构。 ```python import torch from torchvision import models # 初始化预训练的 VGG19 模型 model = models.vgg19(pretrained=True) # 如果不希望微调整个网络，冻结所有参数 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 修改最后一层全连接层以适配新的分类任务 num_features = model.classifier[-1].in_features output_classes = 10 # 假设目标数据集有 10 类 model.classifier[-1] = torch.nn.Linear(num_features, output_classes) ``` 上述代码片段展示了如何加载预训练模型，并调整最后的全连接层以适应特定的任务需求[^2]。 #### 数据预处理 为了使输入数据能够被 VGG19 正确接收，需对其进行标准化处理。以下是一个典型的图像预处理管道： ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整图片大小至 224x224 transforms.ToTensor(), # 将 PIL 图像转换成张量 transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 归一化 ]) ``` 这些均值 (`mean`) 和标准差 (`std`) 参数来源于 ImageNet 数据集统计结果，适用于大多数迁移学习场景。 #### 预测函数定义 完成模型初始化后，可编写如下预测逻辑： ```python def predict(image_path, model, transform, device): image = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform(image).unsqueeze(0).to(device) # 添加批次维度并将数据移至 GPU/CPU with torch.no_grad(): # 关闭梯度计算以节省内存 outputs = model(input_tensor) probabilities = torch.softmax(outputs, dim=1)[0] topk_probabilities, indices = torch.topk(probabilities, k=5) # 获取前五高概率类别及其索引 return [(i.item(), p.item()) for i, p in zip(indices, topk_probabilities)] # 设置运行环境 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.eval() # 测试单张图片 result = predict("test_image.jpg", model, transform, device) print(result) ``` 此部分实现了从读取测试图片到返回预测结果的整体流程。 --- ### 注意事项 - **硬件资源**：由于 VGG19 层次较深且参数较多，建议在具备 CUDA 支持的 GPU 上执行推理操作。 - **超参数调节**：实际应用过程中可能还需要进一步优化批量大小、学习率等超参数设置。 - **数据增强**：对于小规模数据集而言，适当引入随机裁剪、翻转等方式有助于提升泛化能力。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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