'VGG11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'], 'VGG13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'], 'VGG16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, ...
VGGNet发布于 2014 年,作者是 Karen Simonyan 和 Andrew Zisserman,该网络表明堆叠多个层是提升计算机视觉性能的关键因素。 VGGNet 包含 11层或13层或16层 或 19 层,主要由小型的 3×3 卷积操作和 2×2 池化操作组成。基本组成部分是:1. 带填充以保持分辨率的卷积层;2. 非线性激活函 数,如ReLU;3. 汇聚...
本次是训练CIFAR10数据集,Pytorch的torchvision.datasets包含CIFAR10数据集,参照上一篇博客,故只需将数据加载改为CIFAR10即可,其余不变。 代码:train_dataset = datasets.CIFAR10() 2). 网络定义部分 代码: '''定义网络模型'''classVGG16(nn.Module):def__init__(self, num_classes=10):super(VGG16, self)...
cifar10 pytorch 复现VGG pytorch cifar100 https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.CIFAR100.html#torchvision.datasets.CIFAR100 torchvision.datasets中提供了一些经典数据集,其中最为常用的是cifar10/100,mnist,在搓增量学习、领域自适应、主动学习等任务时经常需要打交道。这里我们以cifar100...
实验环境: Pytorch 1.7.0 torchvision 0.8.2 Python 3.8 CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5 Win10 + Pycharm GTX1660, 6G 网络结构采用最简洁的类VGG结构,即全部由3*3卷积和最大池化组成,后面接一个全连接层用于分类,网
本文使用pytorch框架,复现了LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet, ResNeXt, RegNet, DenseNet, EfficientNet, MobileNet(v1,v2,v3), ShuffleNet, SENet, PANSNet, RegNet, DLA等主流的卷积神经网络模型,以及Vision Transformer等基于Transformer的模型。同时在使用相同的训练设置的情况下,对以上模型在CIFAR10数据集...
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。
Epoch:46 VGG的正确率为:86.72 Epoch:47 VGG的正确率为:86.39 Epoch:48 VGG的正确率为:86.08 Epoch:49 VGG的正确率为:86.97 三、总结 本文基于PyTorch构建的VGG模型,在CIFAR-10中分类效果达到86.97%,最高达到87.43%的分类准确率,当然后续可以进一步调整超参数优化模型,也可以运用多模型架构。通过细分各类别的准确...
不难发现VGG有两种卷积组,第二种([conv-relu]-[conv-relu]-[conv-relu]-pool)比第一种([conv-relu]-[conv-relu]-pool) 多了一个[conv-relu]。我的理解是: 多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张feature map的local信息更多一些,还没来得及把信息分摊到channel级别上,那么往后就慢慢以增大...
def __int__(self): super(VGGbase, self).__init__() # 类初始化#定义卷积,采用序列, # 输入3*28*28 self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=tuple(3),stride=tuple(1), padding=tuple(1)), nn.BatchNorm2d(64), ...