VGGNet包含很多级别的网络,深度从11层到19层不等。为了解决初始化(权重初始化)等问题,VGG采用的是一种Pre-training的方式,先训练浅层的的简单网络VGG11,再复用VGG11的权重初始化VGG13,如此反复训练并初始化VGG19,能够使训练时收敛的速度更快。比较常用的是VGGNet-16和VGGNet-19。 二、创新点 1. 使用多...
本文提供了更加准确的卷积神经网络结构,在ILSVRC分类和定位任务中取得SOTA(ILSVRC 2014 定位任务第一、分类任务第二),同样能够用于其他图像识别数据集,并取得非常好的表现,甚至只使用pipeline的一部分,比如使用SVM基于深度特征进行分类。主要贡献:使用3*3卷积核的卷积神经网络探索增加网络深度对网络的影响,当深度在16-19...
VGGNet(https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf)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 16 或 19 层,主要由小型的 3×3 卷积操作和 2×2 池化操作组成。 VGG 的优点在于,堆叠多个小的卷积核而不使用池化操作可以增加网络...
本实验实现了一个简化版VGG网络,并基于此完成图像分类任务。 VGG网络是深度卷积神经网络中的经典模型之一,由牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)提出。它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了优异的成绩(分类任务第二,定位任务第一),被广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。 VGG网络的主要特点是...
VGGNet是在ImageNet Challenge 2014在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名的神经网络架构。VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系,通过反复堆叠3×3的小卷积核和2×2的最大池化层,VGGNet成功的搭建了16-19...
今天我们带大家利用飞桨框架搭建VGG网络,实现三种表情的识别,让大家亲自感受图像分类的魅力。 二、数据集介绍 2.1 数据集介绍 fer2013人脸表情数据集由35886张人脸表情图片组成,其中包括了训练图(Training),公共验证图(PublicTest)和私有验证图(PrivateTest)。 本案例选取了其中3种表情传入神经网络进行训练 2.2 查看数据...
基于图像分类网络VGG实现垃圾分类识别 图像识别 垃圾分类 前言 之前通过百度AI接口实现了图像识别,目标做图像识别再进行垃圾分类提示,于是乎我在网上查询各垃圾分类的数据集,很多数据集收费的各大网站让我很反感,接下来放两个比较nice的开源站:(开源让技术进步!)...
使用VGG网络进行中草药识别.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卷积神经网络,该网络在图像分类领域取得了不错的效果,在大型分类数据集ILSVRC上,VGG模型仅有6.8% 的top-5 test error 。 VGG-16的网络结构一共包含13层卷积和3层全连接层。VGG网络使用3×3...
https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg/blob/master/vgg16.py 这个是推理的实现,即加载权重文件,实现图像预测 https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test/blob/master/train_vgg.py 这个是训练的实现,即如何得到权重文件
https://noahsnail.com/2017/08/17/2017-08-17-VGG论文翻译——中文版/ 数据集 本文主要使用经典图像分类数据集 CIFAR-10 进行训练,CIFAR-10 数据集中有 10 个分类,每个类别均有 60000 张图像,50000 张训练图像和 10000 张测试图像,每个图像都经过了预处理,生成 32x32 彩色图像。