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数,如图6.37所...
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,获取想要进行训练的数据...
因此先训练浅层网络,再用训练好的浅层网络去初始化深层网络. 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。
模型是由若干卷积层和池化层堆叠(stack)的方式构成,比较容易形成较深的网络结构(在2014年,16层已经被认为很深了)。 综合上述分析,可以概括VGG的优点为:Small filters, Deeper networks. 块结构 我们注意上图右侧,VGG16的卷积层和池化层可以划分为不同的块(Block),从前到后依次编号为Block1~block5。每一个块内...
VGG16一共包含16层(13层卷积+3层全连接),这里需要记住一点的是通常所说的网络层数是指可以训练的层,池化一类的不算在内哦,因为它只包含了计算操作,没有训练操作哦。 输入层:224x224x3 64通道卷积层块:2层3x3x64的卷积结构,同时采用了padding操作,这样就会保持卷积操作前后特征图大小不变,输出:64x224x224。
模型是由若干卷积层和池化层堆叠(stack)的方式构成,比较容易构成较深的网络结构; 块的结构 第一张图片的右侧,VGG16的卷积层和池化层可以分成不同的Block,从上到下依次编号为Block1~block5;每一个块内包含若干卷积层和一个池化层;并且同一Block内,卷积层的通道(channel)数是相同的,例如: ...
最后输出的全连接层有1 000个神经元,这是因为VGG处理的是1000分类问题。图5.7为VGG16的网络结构图解。 图5.7 VGG16网络结构图解 5.3.2案例:加利福尼亚理工学院鸟类数据库分类 下面以加利福尼亚理工学院鸟类数据的分类为例,介绍VGG的代码实现,这是2011年的数据,一共有11788张图像,总共将鸟分成了200个类别。
4. VGG 16各层参数数量 从图中可以看出,第一个全连接nfcr参数数量最多,达到了1亿多,这是因为前一个卷积层输出的向量在拉长成25088维向量,第一个全连接层4096要与25088相乘(每个神经元都要相连)。 三、代码分析 1. VGG16模型定义 import torch
VGG-16 | CNN模型 VGG-16是一个深度卷积神经网络模型,由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出,作为2014年ILSVRC的参赛模型之一。它主要是利用卷积神经网络对图像进行分类和识别,在计算机视觉领域有着重要的应用。 架构 VGG-16包含了16个卷积层和3个全连接层。其中卷积层均采用的是3x3的卷积核,步长为1,padding方式...
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,图片大小是224*224,通道数是3。 输出图像维度是224*224*64,图片大小是224*224,通道数是64。