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PyTorch是一个开源的Python机器学习库,2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出。最近抽出时间来亲身实践一下用PyTorch搭建一个简单的卷积神经网络进行图像分类。 全流程主要分为数据读取与处理、网络设计、训练和测试四个部分。 数据集处理 数据集我采用的是UCMerced数据集,这是一个用于遥感图像分类的...
进行去均值前后操作后的图像对比如下: 3 框架搭建 本次实战主要选取了VGG16、Resnet50、InceptionV4三个经典网络,也是对前篇文章的一个总结。 损失函数则选择交叉熵损失函数:【技术综述】一文道尽softmax loss及其变种 优化方式选择SGD、Adam优化两种:【模型训练】SGD的那些变种,真的比SGD强吗 完整代码获取方式:发送...
基于vgg16和efficientnet卷积神经网络的天气识别系统(pytorch框架) 前端界面:flask+python, UI界面:pyqt5+python 这是一个完整项目,包括代码,数据集,模型训练记录,前端界面,ui界面,各种指标图:包括准确率,…
在计算机视觉领域,VGG16作为一种经典的卷积神经网络模型,自2014年由Simonyan和Zisserman提出以来,凭借其优秀的性能在图像分类、目标检测等任务中得到了广泛应用。PyTorch作为一个流行的深度学习框架,为VGG16等模型的预训练和使用提供了极大的便利。此外,百度智能云文心快码(Comate)作为一款高效的代码编写和调试工具,可以进...
🍊本项目使用Pytorch框架,使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类 🍊神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet(Doing) 🍊项目已开源 🍊易适配于读者自己的数据集 🍊网络模型易扩展,可作BaseLine 🍊敲完这6个模型,相当于浅走了一遍CNN的前世今生 🍊...
VGGNet的创新点和影响主要体现在其深度和网络结构的创新上，VGGNet是首批将图像分类错误率降到10%以内的模型之一，证明了增加网络的深度能够显著提升性能。此外，VGGNet在2014年的ILSVRC竞赛中取得了优异成绩，推动了深度卷积网络在计算机视觉领域的发展。Vggnet网络代码实现分析 通过对VGG系列整体架构的分析发现，网络差异...
(1)微调VGG模型进行图像分类(以vgg16为例) import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models classes_num = 200 # 数据集的类别数 model = models.vgg16(pretrained=True) for parameter in model.parameters(): parameter.required_grad = False ...
vgg16图像分类pytorch 前言 大家能看到这篇文章,想必对HOG还是有些了解了,那我就不赘述了,其实我自己不太懂,但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的:点我查看 上面那位博主是用的cifar-10数据集,但是我们的数据集很可能是普通的图片,所以我进行了一些改进。
PyTorch基于VGG16的ImageNet图像数据集分类 1. 简介 深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛,其中图像分类是其中的一个重要任务。ImageNet图像数据集是一个常用的图像分类基准数据集,其中包含了1000个类别的图像。本文将介绍如何使用PyTorch和VGG16模型进行ImageNet图像数据集的分类。