VGG是一款经典图像分类算法。图像分类是计算机视觉技术的基础任务,比如给定一张图像,判断它是猫、狗、飞机,还是建筑。自深度神经网络成为主流方法后,计算机视觉领域衍生出了一批类似的经典算法,包括2016年牛津大学和DeepMind联合推出的VGGNet;2015年微软开发的ResNet,以及谷歌的GoogleNet和InceptionNet。其中,VGGNet还...
代码基于Python与TensorFlow实现,模型结构采用VGG-16,并且将很少的出现算法和理论相关的东西。 数据准备 下载数据和转换代码 大多数人自己的训练数据,一般都是传统的图片形式,如.jpg,.png等等,而图像分类任务的话,这些图片的天然组织形式就是一个类别放在一个文件夹里,那么有啥大众化的数据集是这样的组织形式呢?Tenso...
前者是一种多类分类误差,即错误分类图像的比例;后者是ILSVRC中使用的主要评价标准,并且计算图像gt 不在top-5 predicted categories的比例。 对于大多数实验,我们使用验证集作为测试集。某些实验也在测试集上进行,并作为ILSVRC-2014竞赛的“VGG”团队参赛作品提交给官方。
1 %采用Otsu算法进行图像分割 2 I=imread('coins.png'); 3 I=im2double(I); 4 T=graythresh(I); %获取阈值 5 J=im2bw(I, T); %图像分割 6 figure; 7 subplot(121); imshow(I); 8 subplot(122); imshow(J); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 7.2.3 迭代式阈值分割 基本步骤: 1 %采用迭...
VGG是2014年ImageNet图像分类竞赛亚军,定位竞赛冠军,由牛津大学提出。 VGG16和VGG19经常作为迁移学习的骨干网络。将LeNet和AlexNet奠定的经典串行卷积神经网络结构的深度和性能发挥到极致。 VGG模型结构虽然简单,但臃肿复杂,参数过多(超过一亿个),速度慢,第一个全连接层占据了大量参数。 论文:Very Deep Convolutional ...
def __init__(self, features[提取特征网络结构], class_num=1000[分类的类别个数], init_weight=False[是否对网络权重初始化]): super(VGG, self).__init__() self.features = features [网络结构] # 全连接 self.classifier = nn.Sequential( [定义三层全连接层] ...
由于卷积核比较小,可以堆叠更多的卷积层,加深网络的深度,这对于图像分类任务来说是有利的。VGG模型的成功证明了增加网络的深度,可以更好的学习图像中的特征模式。 VGG中还有一个显著特点:每次经过池化层(maxpooling)后特征图的尺寸减小一倍,而通道数增加一倍(最后一个池化层除外)。 VGG网络的定义代码如下: In [6...
本项目基于paddle 动态图实现了图像分类模型 VGG-Net,建议使用GPU来运行本项目,具体介绍如下 数据集介绍 使用公开鲜花据集,数据集压缩包里包含五个文件夹,每个文件夹一种花卉。分别是雏菊,蒲公英,玫瑰,向日葵,郁金香。每种各690-890张不等。 模型简介 牛津大学VGG(Visual Geometry Group)组在2014年ILSVRC提出的模型被...
pytorch 基于VGG图像分类 pytorch imagefolder 一、准备数据 cifar2数据集为cifar10数据集的子集,只包括前两种类别airplane和automobile。 训练集有airplane和automobile图片各5000张,测试集有airplane和automobile图片各1000张。 cifar2任务的目标是训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类。