TensorFlow基础（十六）——复现VGG卷积神经网络（不全）

最新推荐文章于 2024-05-22 19:57:15 发布
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分类专栏： TransorFlow笔记 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37764129/article/details/95096920
本文介绍了如何使用TensorFlow复现经典的VGG16卷积神经网络。通过app.py主程序，结合utils.py中预处理图片的功能，以及vgg16.py中构建网络结构的代码，实现对输入图片的识别。

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第10节卷积神经网络CNN及其numpy复现
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
12-28 1525
文章目录引子CNN基础局部感知野卷积操作pooling池化层全连接层与分类层numpycnn实现 引子 BP算法容易陷入局部最优,其次BP的图像不能直接输入到网络中. 梯度消失,BP仅仅适用于3层以内,多层了容易出现梯度消失. 猫眼睛具有局部感受野,其次大脑皮层具有分层处理. Hinton教授提出 具有多个隐含层的神经网络具有更好的特征学习能力,每一层特征的抽取都是前一层的抽象,学习到的特征能更好的刻画数据.也恰恰符合生物大脑的认知. 通过逐层初始化的逐层预训练,可以找到一个接近最优的神经网络的权值,然
ResNext架构解析：深度神经网络的聚合残差变换
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
08-20 956
我们提出了一种用于图像分类的简单、高度模块化的网络架构。我们的网络是通过重复一个构建块来构建的，该构建块聚合了一组具有相同拓扑的转换。我们简单的设计产生了一个同构的多分支架构，只需设置几个超参数。这个策略暴露了一个新的维度，我们称之为“基数”（转换集的大小），作为除了深度和宽度维度之外的重要因素。在 ImageNet-1K 数据集上，我们凭经验表明，即使在保持复杂性的限制条件下，增加基数也能够提高分类精度。此外，当我们增加容量时，增加基数比更深或更宽更有效。
VGG网络复现
qq_38109282的博客
04-13 802
VGG 上一篇文章关于AlexNet网络的复现中学习了pytorch和tensorflow两种实现方式，刚开始接触两个框架不太合适，决定先用tensorflow这个框架进行学习网络复现 学习流程 阅读VGG论文原文 搜集学习资源：视频讲解-博客资源 熟悉VGG网络结构 代码复现，清楚网络结构中层与层之间的操作 VGG论文 原论文：very deep convolutional networks for large-scale image recognition 论文翻译：暂时没有找到合适的翻译文章 学习
VGG-16复现
gzr2018的博客
05-05 301
python版本：2.7 TensorFlow版本：0.8.0rc0（输入tf.__version__即可查看） 由于TensorFlow版本较低，个别函数用法已经发生变化，不过无关紧要，出现错误网上都有解决方法。 输入图片路径，即可查看top-5分类结果。VGG网络结构较为简单，网上学习资源也很多，也可以参考北京大学mooc的tensorflow笔记，本代码也是参考该学习资源。 原始图...
卷积网络实战---复现已有的卷积神经网路
weixin_33827965的博客
12-01 319
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
[ 图像分类 ] 经典网络模型3——VGG 详解与复现
A_John 的博客
04-15 2585
[ 图像分类 ] 经典网络模型3——VGG 详解与复现 1、Visual Geometry Group 2、VGG16 详解 3、VGG16 复现 Visual Geometry Group 简称 VGG，是牛津大学视觉几何组 Oxford Visual Geometry Group 的缩写； 在2014年 ImageNet 比赛 localisation 和 classification 任务上分别获得 第一名 和 第二名； 证明了增加 网络深度 能够在一定程度上影响网络最终的性能； 🔗 论文地址：...
简洁明了的tensorflow2.0教程——CNN卷积网络的实现（cifar10数据集）
JohnLeeK的博客
06-06 2681
CNN 通过本文你能了解到基本的卷积神经网络概念还有理论基础，通过使用keras编写一个简单的CNN模型我们可以实现对cifar10数据集的分类，掌握tensorflow搭建卷积神经网络的技巧，废话不多说，进入正文。相关代码还有数据集在我的github，链接https://github.com/JohnLeek/Tensorflow-study:,需要的自取，day4开头的部分为本节博客源码，觉得不错的可以给个star。 一、卷积神经网络结构和相关概念（参考维基百科） 因为卷积神经我网络概念很多，因为
TensorFlow知识点备忘3（卷积与池化）
u014798590的博客
11-02 1531
0、引言 PS：本人初学，技术菜的抠脚，本博客仅对学习过程中遇到的知识点进行总结，如有错误，还望指出，谢谢。 1、卷积 2、池化 3、参考资料
吴恩达卷积神经网络神经风格迁移转换Deep Learning & Art: Neural Style Transfer
wanfuchun的博客
09-02 1262
Deep Learning & Art: Neural Style Transfer Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al....
深度学习Week14——利用TensorFlow实现猫狗识别
最新发布
Ying_xiaotao的博客
05-22 1178
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊 | 接辅导、项目定制本篇内容分为两个部分，前面部分是学习K同学给的算法知识点以及复现，后半部分是自己的拓展与未解决的问题。
深度学习与TensorFlow:VGG论文复现
leadai的博客
06-15 2654
六月 北京 | 高性能计算之GPU CUDA培训6月22-24日三天密集式学习  快速带你入门阅读全文>正文共1856个字，8张图，预计阅读时间12分钟。上一篇文章...
机器学习笔记（十五）：TensorFlow实战七（经典卷积神经网络：VGG）
HHH_ANS的博客
11-21 704
1 - 引言
神经网络学习小记录16——VGG16模型的复现及其详解（包含如何预测）
热门推荐
Bubbliiiing的学习小课堂
10-16 2万+
神经网络学习小记录16——VGG16模型的复现详解学习前言什么是VGG16模型VGG网络部分实现代码图片预测 学习前言 学一些比较知名的模型对身体有好处噢！ 什么是VGG16模型 VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》中提出卷积神经网络模型，其名...
VGG 网络结构详解与复现
chemcello的博客
07-04 1384
VGG 网络结构详解与复现 部分参考了Amusi的知乎ZHUAN专栏文章《一文读懂VGG网络》 前言 VGG = Visual Geometry Group, 是Oxford的同名视觉组提出的深度网络。论文中提出了VGG-11, VGG-13, VGG-16, VGG-19等网络。其中全连接层数量都为3层。 VGG 相比于AlexNet的一个重要改进是用连续的3x3卷积代替了AlexNet中较大的卷积核。 使得多次小规模卷积（e.g. 三次 3 x 3 卷积）之后得到特征图具有与单次大规模卷积（e.g. 一
卷积神经网络学习笔记与经典卷积模型复现
weixin_44109266的博客
11-13 849
卷积神经网络 一.全连接神经网络的局限性 二.卷积神经网络背景 1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出 了感受野(receptive field)的概念。视觉皮层的神经元就是局 部接受信息的，只受某些特定区域刺激的响应，而不是对全 局图像进行感知。 1984年日本学者Fukushima基于感受 野概念提出神经认知机(neocognitron)。 CNN可看作是神经认知机的推广形式。 三.卷积神经网络结构 输入层：将每个像素代表一个特征节点输入到网络中。 卷积层：卷积.
class10--tensorflow:复现VGGNet实现神经网络特定应用
jane_6091的博客
07-18 359
x = tf.placeholder(tf.float32,shape = [BATCH_SIZE,IMAGE_PIXELS]) np.load np.save讲数组以二进制的格式读出/写入磁盘，拓展名为.npy np.save(".npy",某个数组)，就是把数组写入某个npy文件 某变量=np.load(".npy",encoding=" ").item() 遍历整个npy文件的...
SSD_Tensorflow模型loss不收敛
weixin_42163609的博客
03-16 2258
第一次发~ 主要是解决初学者使用SSD-TensorFlow不收敛的问题。 SSD-TensorFlow下载地址 加载模型对图片进行测试 许多初学者在训练时会发现SSD-TensorFlow的loss非常大的问题，其实github里已有人找到这个问题并解决了。具体做法是将nets->ssd_vgg_300.py的637-647行，如下代码 # Add cross-entropy ...
训练FCN-VGG16网络的时候，loss值不收敛，经过多次尝试，问题解决
banxia1995的博客
09-18 4458
我是根据tesorflow平台的fcn-vgg16进行修改，修改为两分类，出现训练结果如下所示： 并且输出结果的hostogram如下： 出现的问题： 1. 如果学习率比较大的话，histogram就会变成高斯分布，结果如下： 造成这个的原因还没找到，希望能了解的朋友指点一下。 2.网络训练之后出现的结果一直都没有变过，根本就没有学习，训练结果如下所示： [0.023...
在服务器上实时地调试卷积神经网络的结构，观察计算结果
法相的博客
12-03 296
mark一下，感谢作者分享！ 可以让你在服务器上实时地调试卷积神经网络的结构，观察计算结果: ConvNetJS CIFAR-10 demo https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html ...
TensorFlow深度学习框架实现VGG19卷积神经网络教程
总结以上信息，这份文档详细说明了卷积神经网络的基础知识、VGG19模型的架构特点、TensorFlow框架的应用以及如何结合两者实现一个深度学习模型。了解并掌握这些知识点对于进行深度学习研究和开发十分重要，尤其是...
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