VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google Deepmind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet在AlexNet的基础上探索了卷积神经网络的深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet构筑的16~19层卷积神经网络模型取得了很好的识别性能,同时VGGNet的拓展性很强,迁...
图3Cifar10数据集示例整体架构上，VGG的一大特点是在卷积层中统一使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核，层数更深，特征图更宽，证明了多个小卷积核的堆叠比单一大卷积核带来了精度提升，同时也降低了计算量。以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。训练代码### 第一步 载入数据###im...
由于CIFAR10数据集中所有图片的分辨率为32 * 32，VGG16的下采样率为32，那么使用VGG16来实现CIFAR10数据集的分类任务，那么CIFAR10数据集的图像在经过VGG16的卷积模块作用下提取得到特征维度为1 * 1 * 1024。那么这将导致大量特征丢失，反而不利于图像分类。因此为了技能提取得到的特征又能使得特征图不为1 * 1 *...
# VGG 架构由如下数据定义:其中:数字表示每层输出 channels, M 表示 maxPool, 共13层卷积层。之后,再加上3层线性层,共16层 VGG16 = [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512,'M'] # 线性层:4096*4096*1000 class VGG_net(nn.Module...
如何用Vgg-16神经网络训练cifar-10 由于vgg-16的输入是224* 224* 3,而cifar-10的输入是32* 32* 3(经转换后得到的)故应该对vgg-16模型进行修改 vgg-16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...
在模型VGG16的基础上,对每一层中的各个卷积层追加Dropout层,但是每一层的最后一个卷积层后面不用Dropout。使用2个Linear层,最后一个Linear层前面不使用Dropout。 学习率初始为0.1,优化器使用SGD,momentum=0.9,weight_decay=1e-6,nesterov=True,scheduler是 CosineAnnealingRestarts。得到的最优模型是(142/150轮),训...
VGG是当前最流行的CNN模型之一,2014年由Simonyan和Zisserman发表在ICLR 2015会议上的论文《Very Deep Convolutional Networks For Large-scale Image Recognition》提出,其命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。VGG设计了一种大小为3x3的小尺寸卷积核和池化层组成的基础模块,通过堆叠上述基础模块构造出深度...
06.PyTorch搭建 VGGNet 实现Cifar10图像分类是从环境配置开始讲起,计算机博士这次终于把Pytorch框架给讲透彻了!草履虫都学的会的【Pytorch深度学习入门】教程!的第66集视频,该合集共计118集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
今天我们来学习下经典网络VGG,并且模拟实现VGG16,且用来训练cifar10数据集。 一:VGG简单学习 先来看下图的总体介绍,有下面几种分类,A,A-LRN,B,C,D,E。其中最常用的是后两种,D和E的网络配置一般也叫做VGG16和VGG19。 VGG16有13个卷积层加上3个全连接层,VGG19则有16个卷积层加上3个全连接层。
最近接触tf,想在cifar-10数据集上训练下vgg网络。最开始想先跑vgg16,搜了一大圈,没有一个可以直接跑的(我参考【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg跑出来的精度就10%),要么是代码是针对1000种分类的,要么是预训练好的。最后在Tensorflow学习笔记:CNN篇(6)——CIFAR-10数据集VGG19实现找到...