1. VGG16模型定义 import torchfrom torch import nn, optimfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, transforms# VGG16网络模型class Vgg16_net(nn.Module): def __init__(self): super(Vgg16_net, self).__init__() # 第一层卷积层 self.layer1 = nn.Se...
1、VGG-16结构 VGG-16共包括13个卷积层、3个全连接层、5个池化层,卷积层与全连接层具有权重系数,而池化层不涉及权重,因此这就是VGG-16的来源,如图1所示。 ■图1 VGG-16模型结构图 我们保留VGG-16的卷积层,修改全连接层,将其迁移到与图片分类不同的领域,实现动物体长的识别。 2、迁移学习过程 首先,获取...
除去最大池化层,刚好16层(relu激活函数不算层数)。 数据维度讲解(含代码) 搞清楚层数后,接着开始看数据维度。 对于VGG16这样的经典模型,其设计是基于224*224大小的输入图像的。这个尺寸不是随意确定的,而是经过仔细考虑和实验确定的。因此这里暂时先不考虑更改成其他数据。 首先,输入图像维度是224*224*3,图片大小...
VGG-16结构 VGG-16共包括13个卷积层、3个全连接层、5个池化层,卷积层与全连接层具有权重系数,而池化层不涉及权重,因此这就是VGG-16的来源,如图6.36所示。 ■图6.36VGG-16模型结构图 2 迁移学习过程 首先,获取想要进行训练的数据集,本实验采用1000个分类中的猫和老虎的数据。然后,自定义设置猫和老虎的体长参...
pytorch模型训练 pytorchvgg16模型训练 一、VGG16的介绍 VGG16是一个很经典的特征提取网络,原来的模型是在1000个类别中的训练出来的,所以一般都直接拿来把最后的分类数量改掉,只训练最后的分类层去适应自己的任务(又叫迁移学习),这种做法为什么有用呢,可能是自然界中的不同数据,分布具有相似性吧。
# include_top=True,表示會載入完整的 VGG16 模型,包括加在最後3層的卷積層 # include_top=False,表示會載入 VGG16 的模型,不包括加在最後3層的卷積層,通常是取得 Features # 若下載失敗,請先刪除 \.keras\models\vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 ...
VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的。 二、具体 1、因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244,而数据集是28*28的,所以需要通过OpenCV在代码里去改变。
在上述代码中,我们定义了一个VGG16类,其中self.features部分包含了5个卷积块,self.classifier部分包含了3个全连接层。 1.2.3 训练和评估模型 import torch.optim as optim# 定义超参数batch_size = 32learning_rate = 0.001num_epochs = 10model = VGG16()device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_...
1. VGG16模型架构 VGG16模型的架构非常简单明了,它包含16个卷积层和3个全连接层。输入是一个大小为224x224的彩色图像。在卷积层中,VGG16使用3x3大小的卷积核,并且卷积步长为1。网络中使用了较小的卷积核,这是为了减少参数量和计算复杂度。 在每个卷积层之后,VGG16模型都使用了ReLU激活函数进行非线性变换。这有...
对比每种模型的参数数量,尽管网络加深,但权重并未大幅增加,因为参数量主要集中在全连接层。 最后两列(D列和E列)是效果较好的VGG-16和VGG-19的模型结构,本文将用TensorFlow代码复现VGG-16模型,并使用训练好的模型参数文件进行图片物体分类测试。 论文中介绍的训练方法 ...