基于 Pytorch VGG16的图像分类实战 完整代码+数据 计算机毕设 可直接运行

最新推荐文章于 2023-07-09 12:32:36 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： pytorch 计算机视觉 VGG16 VGG 图像分类实战
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129637521
本文介绍了基于Pytorch的VGG16模型进行CIFAR-10图像分类的实战项目。CIFAR-10数据集包含10个类别共60000张32x32彩色RGB图像，相比于MNIST，它具有更大的挑战性。项目提供了完整的代码，适合计算机视觉领域的毕设参考。
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pytorch_vgg16_classify.py
09-07
pytorch1.5实现的vgg16分类。在真实数据集测试成功 pytorch1.5实现的vgg16分类。在真实数据集测试成功 pytorch1.5实现的vgg16分类。在真实数据集测试成功
VGG16图像分类源代码、测试图片
06-07
VGG16图像分类源代码、测试图片下载。
VGG16图像分类模型（纯手写数据集读取代码，帮你加深理解）
Zbreakzhong的博客
07-21 4353
前言 由于最近项目的需要利用深度学习模型完成图像分类的任务，我的个人数据集比较简单因此选用VGG16深度学习模型，后期数据集增加之后会采用VGG19深度学习模型。 目录 1、VGG16网络 2、训练以及需要注意的地方 3、测试使用自己的模型进行图像分类 正文 1、VGG16网络 废话不多说 import torch.nn as nn class Vgg16Net(nn.Module): def __init__(self): super(Vgg16Net, self).__ini
基于PyTorch的Vgg16训练数据
lotove
05-04 2649
#1.数据准备 ##（1）ImageFolder torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。在这里介绍一个会经常使用到的Dataset——ImageFolder。ImageFolder假设所有的......
图像分类——VGG
醋酸洋红的博客
07-09 213
【代码】图像分类——VGG。
PyTorch图像风格迁移实战：完整代码+数据包
具体到这个示例，它提供了一个完整的PyTorch代码实现，用户可以直接运行来体验图像风格迁移的效果。代码中不仅包含了解析和数据加载部分，还详细展示了如何搭建神经网络，进行模型训练和风格迁移的整个流程。此外，...
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02-03 875
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基于CNN与PyTorch的遥感图像滑坡识别实战项目
本项目“基于深度学习CNN网络+PyTorch框架实现遥感图像滑坡识别源码+数据集+训练好的模型（高分项目）”是一项高度实用且具备完整工程闭环的计算机视觉应用实践，涵盖了从理论建模、数据预处理、模型训练到结果评估...
实战17：基于深度学习的图像分类（10分类 完整代码+数据集 可作为毕设）
01-15 4876
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chainer-图像分类-VGG【附源码】
ctu_sue的博客
09-10 1441
在文章与之前编写的图像分类框架构建组合使用，这里只讲述基于chainer的模型构建，本次讲解如何使用chainer构建VGG网络结构以及对应的其他版本：vgg11，vgg13，vgg16，vgg19。并且考虑到有些电脑的显存不高，所以使用alpha降低通道数，但是效果经过测试后还是比较理想的。本次使用VGG网络结构以及对应他的一些不同深度的结构进行测试，效果对比，调用只需要在图像分类框架篇中替换model即可。
基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别算法
12-03
本次图像的分类识别实验采用的是基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别模型。vgg是由 Simonyan 和 Zisserman 在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale ImageRecognition》上提出的卷积神经网络模型。模型可以达到 2.7%的测试准确度,在 ImageNet达到前 5 位。实验中应用 TensorFlow 将网络编码在文件 vgg16.py 中，包括一个预处理层，该预处理层使用像素值在 0-255 之间的 RGB 图像，并减去平均图像值；并且在 vgg16_weights.npz
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构造VGG19网络进行本地图片分类（超详细过程），包括如何自定义网络、自建数据集并加载、自定模型并训练
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06-21 581
vgg实现三类图片识别
将大程序缩减为小程序，数据决定程序结构
人邮异步社区
11-23 1924
多数程序员都接触过这样的程序，即使是优秀程序员多数也都至少编写过一个这样的程序：庞大、混乱、丑陋的程序，而它们本应该可以写得短小、清晰、漂亮。我曾经见过几个程序，本质上它们就相当于如下代码： if (k == 1) c001++ if (k == 2) c002++ ... if (k == 500) c500++ 虽然这些程序确实也完成了稍微复杂一些的任务，但是基本上可以认为它们的作用只是数了数文件中1～500每个整数出现的次数。每个程序的代码都超过了1 000行。今天的程序员
VGG论文复现，pytorch代码
sinat_43147829的博客
01-13 1277
VGG论文复现理论加代码。
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霁风AI
02-05 4224
深度学习系列3——Pytorch 图像分类(VGG)
VGG 模型原理及 pytorch 代码
ywm_up
02-09 998
文章目录VGG，使用重复元素的网络为什么要用多个小的卷积核替代大的卷积核（小卷积核优势）总结 VGG，使用重复元素的网络 VGG的组成规律是：连续使用多个相同的VGG块，即填充为1、窗口形状为 3 x 3 的卷积层后接一个步幅为2、窗口形状为 2 x 2 的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。 我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输入输出通道数。 定义VGG块： import time import torch from torch imp
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代码在kaggle上跑了30多分钟 Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 112, 112]) Sequential output shape: torch.Size([1, 128, 56, 56]) Sequential output shape: torch.Size([1, 256, 28, 28]) Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 14, 14]) Sequen..
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