VGG 详解+ mobilenet

最新推荐文章于 2025-04-04 23:45:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-04 23:45:17 发布 · 2.6k 阅读 · 1 ·
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：

#深度学习 #tensorflow #pytorch #神经网络 #机器学习

本文深入探讨了VGG、MobilenetV1/V2、SSD、YOLO3等经典深度学习模型的结构与特点，从VGG的大规模视觉识别挑战赛表现到Mobilenet的轻量化设计，再到SSD和YOLO3的目标检测应用，全面解析了这些模型在不同场景下的优势与创新。

1. vgg

VGG 2014年 ImageNet 定位任务第一名，分类任务第二名。

一般选用16层

堆叠多个3x3的卷积核代替大尺度卷积

input：224x224x3 图像

2个卷积后下采样+2个卷积后下采样+3个卷积后下采样+3个卷积后下采样+3个卷积后下采样 +3全连接层+softmax（将预测结果转为概率分布）

 

2.mobilenet v1

vgg 权重大小 490m，resnet 644m。

mobilenet 两大亮点：

1. depthwise convolution。俗称dw卷积。

2.增加超参数α（控制卷积核的个数）和β（分辨率的参数）。

 

传统卷积： 卷积核深度 = 输入特征矩阵深度，所以输出特征矩阵深度 = 卷积核的个数

dw卷积：卷积核深度=1，所以输入特征矩阵深度 = 卷积核个数 =输出矩阵深度

 

深度可分离卷积 = dw卷积+pw卷积（卷积核大小为1）

可节省参数1/N+1/9

 

然而，训练后dw卷积核容易废掉，即卷积核参数大部分为0。在v2版本改善。

总体结构：

conv+dw+conv+dw+conv+dw+conv+dw+conv+dw+conv+dw+conv+5(dw+conv)+dw+conv+dw+conv+pool+fc

+softmax

其中每个卷积之后都有BN和RELU

 

3. mobilenet v2

mobilenet v2 亮点：

1. inverted residuals（倒残差结构）

2. linear bottlenecks

 

残差结构：

1x1 卷积降维+relu

3x3卷积+relu

1x1卷积升维+relu

 

倒残差结构：

1x1 卷积升维+relu6

3x3 DW卷积+relu6

1x1卷积降维+linear

 对于linear bottlenecks，RELU对低维特征信息造成大量损失。 我们需要一个线性的激活函数。

 

倒残差结构 当stride =1且输入特征矩阵与输出特征矩阵shape相同时才有shortcut链接。

 

输出k为分类个数

总体结构：conv+（1 2 3 4 3 3 1 ）倒残差+conv +avgpool+conv

 

4. ssd

输入图片300x300，加上灰条防止失真，分成38，19，10，5，3，1的网格

 

5.yolo 3

输入 416x416，加上灰条。 13，26，52的网格

带你深入AI（3）- 物体分类领域：AlexNet VGG Inception ResNet mobileNet
谢杨易的博客
04-09 2万+
1 引言 当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNet VGG Inception ResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-152 top-...
VGG、RestNet、MobileNet介绍
weixin_39357271的博客
10-22 3364
VGG、RestNet、MobileNet的一些基本介绍
吴恩达《深度学习专项》笔记（十一）: CNN示例学习：VGG, ResNet, MobileNet
a119334的博客
07-24 670
这节课是CNN中最重要的一节课。通过学习一些经典的CNN架构，我们掌握了很多有关搭建CNN的知识。早期CNN卷积、池化、全连接边长减小，通道数增加ResNet为什么使用ResNet？梯度问题是怎么被解决的？残差块的一般结构输入输出通道数不同的残差块了解ResNet的结构(ResNet-18,ResNet-50)Incpetion网络1x1卷积用1x1卷积减少计算量Inception网络的基本模块MobileNet逐深度可分卷积https。......
1*1 卷积的相关理解
m0_50880364的博客
10-19 302
1x1卷积相关知识
深度学习之基础模型-mobileNet
whz1861的博客
10-24 7937
MobileNets are based on streamlined architecture that uses depthwise separable convolutions to build light weight deep nueral network. 思想 基于depthwise separable convolution(来源于FactorizedNet)来实现 depth
VGG权重，模型结构，下载地址
hankerbit的博客
04-13 2292
https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/
MobileNet SSD框架解析
10-31
- **网络深度**：VGG16-SSD基于更深的VGG16网络，而MobileNet-SSD则基于更轻量级的MobileNet v1。 - **特征图分辨率**：VGG16-SSD的特征图分辨率较高，这意味着它可能在检测小物体方面表现更好。 - **计算复杂度**：...
MobileNet系列(1) :MobileNet V1网络详解
@bangbang的博客
06-19 2145
`传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行`。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。`(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32）.........
SSD与MobileNet详解
09-24 1万+
1.概述 本文档阐述SSD检测算法原理，及以MobileNet为Backbone的网络搭建方式。 Why SSD？ 无论是机器学习或是深度学习一般都可分为两个部分：特征提取与分类任务。 在传统的机器学习方法中，特征提取需要依据图像以及特有的检测目的抓取特有特征，如偏重物体轮廓的HOG特征，注重明暗对比的Haar特征等，特征被描述之后送入机器学习算法分类，如SVM、Adaboost等，进而判断物...
利用vgg预训练的情况下，已下载的权重存储位置
u012524708的专栏
03-18 7364
在做深度学习实验的时候，踩了很多坑。尤其是数据的加载，以及所下载权重，不知道存放在何处，导致加载模型时候，还是会从网上下载，不是遇到下载到一半因为网络原因中断，就是下载时间太长。虽然网上说的特简单，但在实际当中，因为对Linux命令不熟悉，还是摸索了好久。以下为具体操作过程： 命令说明： “~/”表示的就是“/home/(你的用户名)/”这个目录。至于”.”表示linux下的隐藏文件。用终...
如何搭建VGG网络，实现Mnist数据集的图像分类
算法与编程之美
01-21 724
1 问题如何搭建VGG网络，实现Mnist数据集的图像分类？2 方法步骤:首先导包Import torchfrom torch import nnVGG11由8个卷积，三个全连接组成，注意池化只改变特征图大小，不改变通道数class MyNet(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() ...
VGG总结
qq_43211182的博客
10-15 1272
为加深印象做一些笔记。 权重层：具有权重系数的层，如卷积层和全连接层。VGG-19含有16个卷积层+3个全连接层；VGG-16含有13个卷积层+3个全连接层. VGG-19的网络结构： input 2242243 conv3-64(stride=1，padding=same) conv3-64(stride=1，padding=same) maxpooling(22) conv3-128(stri...
VGG16（调用权重）
weixin_41757244的博客
10-22 1778
from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.applications.vgg16 import decode_predictions from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input from kera...
使用VGG16.npy文件载入权重
weixin_44621626的博客
03-22 4880
VGG16.npy文件的用法VGG16网络权重直接载入VGG16.npy加载方式预先把网络结构设置好载入VGG16.npy权重文件了解VGG16.npy内部存储模型权重层的名称按层数逐层给模型权重层载入权重系数存储VGG16模型和权重 VGG权重(npy格式）百度网盘链接: link 提取码:8487 VGG16网络权重直接载入 因为tensorflow包在安装时就已经自带了VGG16、AlexN...
深度学习第五周：动态学习率——运动鞋识别
2402_84836667的博客
04-04 820
本周我们使用一个本地数据集，数据集有两个文件夹，数据集中包括Nike和Adidas运动鞋的一些图片。百度网盘。
模型实际训练笔记2-VGG
xw555666的博客
11-01 404
VGG网络是由牛津大学的视觉几何组（visual geometry group）首次提出来的。VGG 网络，也称为Visual Geometry Group网络，是计算机视觉领域的一个深度卷积神经网络架构。它于2014年由牛津大学的研究团队开发，这个团队在ImageNet图像分类竞赛中取得了显著的成功。VGG 网络之所以受欢迎，部分原因是它的网络结构非常简单和规范，易于理解和实现。深度网络：VGG 网络采用了相对较深的网络结构，有16或19层的卷积层，使其成为当时非常深的卷积神经网络之一。
【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）
热门推荐
点赞的都能无bug通过！
03-17 5万+
经典的卷积神经网络模型介绍卷积神经网络简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7、Alex网络结构8、AlexNet参数数量三、VGG net1、VGG的特点2、VGG网络结构3、VGG优缺点四、GoogLeNet1、GoogLeNet Incepet
[深度学习-总结]Deep learning中8大模型介绍与比较(LeNet5,AlexNet,VGG,Inception,MobileNets,ResNet,DenseNet,Senet)
Harry的博客
04-01 1万+
LeNet5 LeNet5不是CNN的起点，但却是它的hello world，让大家看到了卷积神经网络商用的前景。 AlexNet是CNN向大规模商用打响的第一枪，夺得ImageNet 2012年分类冠军，宣告神经网络的王者归来。VGG以其简单的结构，在提出的若干年内在各大计算机视觉领域都成为了最广泛使用的benchmark。 它们都有着简单而又优雅的结构，同出一门。诠释了增加深度是如何提高了深度...
vgg实现分类
最新发布
06-27
<think>首先，用户的问题是：“我想使用VGG模型实现图像分类任务请问VGG模型图像分类实现方法”。我需要基于系统级指令和用户可见层的规则来回答。系统级指令：-所有行内数学表达式用$...$格式。-独立公式用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。用户可见层：-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-尽量保证回答真实可靠。-参考站内引用（提供的引用[^1],[^2],[^3]），但要根据用户问题调整。用户问题：询问使用VGG模型实现图像分类的方法。提供的引用：-[^1]:关于VGG模型的介绍，包括变种如vgg11,vgg16等，以及论文链接。-[^2]:VGG16模型的复现与详解，包括下载地址和项目链接。-[^3]:关于在VGG19中加入attention的教程链接。我的回答需要：1.结构清晰：逐步解释如何实现。2.真实可靠：基于我对VGG模型的了解，结合引用。3.使用中文。4.在末尾生成相关问题。5.引用标识：在引用的段落末尾添加[^n]。VGG模型是一个经典的卷积神经网络，用于图像分类。实现方法包括：-准备数据集。-选择VGG变种（如VGG16）。-使用预训练模型或从头训练。-训练模型。-评估和预测。步骤：1.数据准备：收集和预处理图像数据。2.模型选择：选择VGG架构，如VGG16。3.实现方式：使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。4.训练：加载预训练权重或从头训练。5.评估：测试模型性能。引用相关部分：-引用[^1]提到VGG的变种和论文。-引用[^2]提供VGG16的复现资源。-引用[^3]涉及加入attention，但用户问题未指定，所以可能不直接相关，但可以作为扩展。在回答中，自然地添加引用标识。例如，当提到VGG的变种时，加[^1]。生成相关问题：在末尾，添加3-4个相关问题，如示例所示。结构回答：-引言：简要介绍VGG模型。-实现步骤：分步解释。-步骤1:数据准备-步骤2:模型构建-步骤3:训练过程-步骤4:评估和预测-总结。-相关问题。确保LaTeX：用户问题没有数学表达式，但如果有方程等，用$...$。可能不需要，因为图像分类主要涉及代码和描述。最后，生成相关问题，如：1.如何优化VGG模型的训练？2.VGG与其他模型如ResNet的比较？3.如何处理小数据集？参考引用：-在提到VGG变种时，引用[^1]。-在提到VGG16实现时，引用[^2]。-在提到attention时，引用[^3]，但用户问题未指定，所以可能避免。用户问题焦点是实现图像分类，所以核心是标准方法。</think>### VGG模型实现图像分类任务的方法 使用VGG模型实现图像分类任务是一个经典且高效的深度学习方法。VGG模型由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）开发，以其简单的结构和出色的性能在ImageNet竞赛中表现优异。它通过多层卷积和池化操作提取图像特征，最后通过全连接层进行分类[^1]。下面我将逐步解释实现方法，确保结构清晰、易于操作。整个过程基于Python和常用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），推荐使用预训练模型以节省时间和资源。 #### 步骤1: 准备数据集 图像分类任务的第一步是准备和预处理数据。数据集应包括带标签的图像，常见的有CIFAR-10、ImageNet或自定义数据集。 - **数据收集**：使用公开数据集（如Kaggle提供的图像集）或自行收集图像。 - **数据预处理**： - 调整图像大小到固定尺寸（VGG标准输入为$224 \times 224$像素）。 - 归一化像素值到$[0, 1]$或$[-1, 1]$范围。 - 数据增强：如旋转、翻转、缩放等，以减少过拟合风险。 - **数据划分**：将数据集分为训练集、验证集和测试集（比例通常为70:15:15）。 示例代码（使用TensorFlow加载和预处理数据）： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 定义数据增强和预处理 train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 加载数据集（假设图像存储在'train'和'val'文件夹） train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'path/to/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( 'path/to/val', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical' ) ``` #### 步骤2: 选择并构建VGG模型 VGG模型有多种变体（如VGG16或VGG19），核心结构是堆叠的卷积层和池化层，后接全连接层。推荐使用预训练模型（在ImageNet上训练），通过迁移学习快速适应新任务。 - **模型选择**：VGG16包含13个卷积层和3个全连接层，计算效率高；VGG19有16个卷积层，精度略高但计算量更大[^3]。VGG11等轻量版适合资源受限场景[^1]。 - **模型构建**：使用深度学习框架加载预训练模型，并修改输出层以匹配你的分类类别数。 - **框架实现**：TensorFlow或PyTorch提供现成的VGG模块。 示例代码（使用TensorFlow加载VGG16）： ```python from tensorflow.keras.applications import VGG16 from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten # 加载预训练VGG16模型（不包括顶层全连接层） base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) # 冻结卷积层权重（可选，加速训练） for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # 添加自定义顶层（输出层） x = Flatten()(base_model.output) x = Dense(512, activation='relu')(x) predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) # num_classes为你的类别数 # 构建完整模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` #### 步骤3: 训练模型 训练过程包括配置优化器、损失函数和迭代训练。使用验证集监控性能，防止过拟合。 - **超参数设置**： - 学习率：初始值设为$0.001$，可动态调整。 - 批量大小（Batch Size）：通常为32或64。 - 训练轮数（Epochs）：根据数据大小，从10轮开始，逐步增加。 - **训练技巧**： - 使用早停（Early Stopping）在验证损失不再下降时终止训练。 - 保存最佳模型权重。 - **资源需求**：VGG模型计算密集，建议使用GPU加速（如NVIDIA CUDA）。 示例代码（训练模型）： ```python from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint # 定义回调函数 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3) checkpoint = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True) # 训练模型 history = model.fit( train_generator, epochs=20, validation_data=val_generator, callbacks=[early_stop, checkpoint] ) ``` #### 步骤4: 评估和预测 训练完成后，评估模型在测试集上的性能，并进行预测。 - **评估指标**：计算准确率（Accuracy）、混淆矩阵等。 - **预测应用**：加载保存的模型，对新图像进行分类。 示例代码（评估和预测）： ```python # 加载测试集 test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) test_generator = test_datagen.flow_from_directory('path/to/test', target_size=(224, 224)) # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(test_generator) print(f'测试准确率: {accuracy:.2f}') # 对新图像预测 from tensorflow.keras.preprocessing import image import numpy as np img = image.load_img('path/to/new_image.jpg', target_size=(224, 224)) img_array = image.img_to_array(img) img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0) / 255.0 prediction = model.predict(img_array) predicted_class = np.argmax(prediction, axis=1) print(f'预测类别: {predicted_class[0]}') ``` #### 关键注意事项 - **迁移学习优势**：预训练模型（如VGG16）在大规模数据集上已学习通用特征，微调（Fine-tuning）少量层即可适应新任务，节省训练时间[^2]。 - **性能优化**：如果数据集小，冻结更多层；如果资源充足，解冻部分层进行微调。 - **参考资源**：VGG原论文提供了架构细节和训练技巧[^1]，开源项目如VGG16模型复现资源可加速实现[^2]。对于高级扩展（如加入Attention机制），可参考相关教程优化模型[^3]。 通过以上步骤，您可以高效实现图像分类任务。VGG模型虽经典，但计算开销较大，如果追求更高效率，可考虑轻量模型如MobileNet。
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