使用 VGG16 实现图像识别分类，使用 VGG 19 实现艺术风格转移

最新推荐文章于 2025-04-11 10:56:46 发布
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分类专栏： Tensorflow 机器学习 # TF 之 Deep Learning演练场 文章标签： 图像识别 图像分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smilejiasmile/article/details/80807050
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该博客介绍了如何使用VGG16进行图像识别和分类，以及利用VGG19实现艺术风格转移。VGG模型包括固定尺寸的输入，预处理，3*3卷积核，最大池化和全连接层。文章提供了代码和模型参数下载链接，以及艺术风格转移的执行过程。

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使用 VGG16 实现图像识别分类及VGG 19 实现艺术风格转移

一、VGG 简介

1.1 网络架构

  • 训练输入： 固定尺寸224*224的RGB图像。
  • 预处理：每个像素值减去训练集上的RGB均值。
  • 卷积核：一系列3*3卷积核堆叠， 步长为1， 采用padding保持卷积后图像空
    间分辨率不变。
  • 空间池化：紧随卷积“堆”的最大池化，为2*2滑动窗口， 步长为2。
  • 全连接层： 特征提取完成后，接三个全连接层， 前两个为4096通道， 第三个
    为1000通道， 最后是一个soft-max层， 输出概率。
  • 所有隐藏层都用非线性修正ReLu
  • 下图是论文中提到的一些网络的架构


    这里写图片描述


  • 关于，本文实验代码，以及训练好的 VGG 参数均可以在此处下载：
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盼小辉丶的博客
02-25 3013
VGG 模型是一种经典的深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 架构，该模型以其简单而有效的设计而著名，在图像分类任务中取得了优异成绩。VGG 模型的核心特点是采用了深层的网络结构，其中大部分层由卷积层和池化层组成，且卷积操作使用了尺寸较小的 3 x 3 卷积核，这使得网络能够捕捉到丰富的图像特征。
基于vggnet卷积神经网络的图像风格迁移 Python
07-26
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VGG16架构深度解析与实践应用
最新发布
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matlab vgg图像风格迁移,GitHub - AaronJny/nerual_style_change: 使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移。...
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03-21 901
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图像分类/识别 VGG
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VGG有很多个版本，也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多，计算量巨大（比前面几个都大很多）。（参数量：GoogleNet < AlexNet < VGG） http://www.sohu.com/a/134347664_642762 VGG-16入门 卷积结果维度=(原图像维度+padding*2-卷积核维度)/stride+1 https://blog.youkuaiyun.com/Errors_In_Life/article/details/65950699 VGGNet .
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智能计算系统实验4-1-基于 VGG19 实现图像分类
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基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别算法
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PyTorch实现简单的图片分割网络FCN8S
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本文内容将讲述如何利用已经训练好的VGG-16模型（基于ImageNet数据集）来自动识别图像类别，其中模型测试将使用GPU主机而非GPU主机实现；并介绍如何下载利用PyTorch框架、什么是VGG-16以及实现对图像的尺寸与颜色的变换。本章内容主要讲述如何利用已学习好的VGG-16模型进行图片的自动分类预测，可以发现利用迁移学习可以很方便的进行我们所需要的研究，而且结果也相当不错，对于VGG-16模型，还有VGG-19，读者如果感兴趣可以自己去练习实践。
图像分类网络6——VGG16识别5分类（ImageDataGenerator和迁移学习）
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