VGG-16网络复现 VGG-16网络结构(前向传播)复现 复现VGG-16的16层网络结构,将其封装在一个Vgg16类中,注意这里我们使用已训练好的vgg16.npy参数文件,不需要自己再对模型训练,因而不需要编写用于训练的反向传播函数,只编写用于测试的前向传播部分即可。 下面代码我已添加详细注释,并添加一些print语句用于输出网络在每...
具体代码移步cats_model.py 我们来看一下效果如何。完整的:Jupyter Notebook 未经过Finetune直接运行VGG16改模型(加上了最后一层FC)的结果(预测非常不准,因为最后一层的权重都是随机的)。这么做的目的是看一下模型是否能运行,顺便看看能蒙对几个。 经过一次迭代,准确率就达到95%了(重复过几次,这次并不是最高...
这么整理一下,'vgg_16', 后面的slim.repeat()里的scope='conv1',还有自动标记的 conv1_1。 连起来就是 vgg_16/conv1/conv1_1。 4.预训练模型restore。 先准备op,而且若 pretrained_model_path...
既然是VGG16模型,当然首先上模型代码了: 1defconv_layers_simple_api(net_in):2with tf.name_scope('preprocess'):3#Notice that we include a preprocessing layer that takes the RGB image4#with pixels values in the range of 0-255 and subtracts the mean image5#values (calculated over the entire...
那么这里就需要用Tensorflow还原出VGG16的模型。这里借鉴了frossard的python代码和他转化的权重。架构具体如下:(cs231n有更详细的介绍) INPUT: [224x224x3] memory: 224*224*3=150K weights: 0 CONV3-64: [224x224x64] memory: 224*224*64=3.2M weights: (3*3*3)*64 = 1,728 CONV3-64: [224x...
VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错,在mnist数据集是常用的入门集数据,VGG层数非常多,如果严格按照规范来实现,并用来训练mnist数据集,会出现各种问题,如,经过16层卷积后,28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络,现在称其...
VGGNet16通过反复的堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,成功的构建了16~19层深的卷积神经网络,它通过两个3*3卷积层替代1个5*5的卷积层,3个3*3的卷积层替代1个7*7的卷积,这样替换有相同的感受野,但是参数却少了很多。该模型还不够深,只达到19层便饱和了,而且没有探索卷积核宽度对网络性能的影响。同...
对的,由于slim封装了很多基础操作,可以精简代码,而且,slim.repeat()的API让创建多个相同layer变得更容易。 如果是我们自己封装实现的话,可以借鉴slim这种方式。 这里沿用之前AlexNet采用的方式来实现一下VGG16的基础版本。对比一下slim里最后三层都用卷积层替代了。 import tensorflow as tf class VGG16(object): ''...
以下是我的完整代码: 代码语言:javascript 复制 from tensorflow.keras.preprocessing.imageimportload_img from tensorflow.keras.preprocessing.imageimportimg_to_array from tensorflow.keras.applications.vgg16importpreprocess_input from tensorflow.keras.applications.vgg16importdecode_predictions ...