# 实例化推理模型 model = paddle.Model(VGGNet(), inputs=input_define) # 读取刚刚训练好的参数 model.load("./output/final") # 初始化模型 model.prepare() # 实例化InferDataset infer_data = InferDataset(infer_path) # 进行推理 model.predict(test_data=infer_data) result = model.predict(test...
代码我就不介绍了,其实跟上述内容一致,跟着原理看code应该会很快。我快速跑了一下,VGG-in TensorFlow,代码亲测可用,效果很nice,就是model下载比较烦。贴心的Amusi已经为你准备好了[VGG-in TensorFlow](VGG in TensorFlow)的测试代码、model和图像。需要的同学可以关注CVer微信公众号,后台回复:VGG。
2 cnn_features = make_layers(config) 3 model = VGGNet(cnn_features, config) 4 return model 5 6 class Config(object): 7 def __init__(self): 8 self.vgg_type = 'B' 9 self.num_classes = 10 10 self.init_weights = True 11 self.in_channels = 3 12 13 if __name__ == '__ma...
flaskmachine-learningdeep-learningreactjskerasvgg16-modelfastapi UpdatedMay 3, 2023 Jupyter Notebook Cough detection with Log Mel Spectrogram, Wavelet Transform, Deep learning and Transfer learning techniques machine-learningdeep-neural-networkstransfer-learningwavelet-transformvgg16-modelmel-spectrogramcough-de...
VGGnet是Oxford的Visual Geometry Group的team,在ILSVRC 2014上的主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能,如下图,文章通过逐步增加网络深度来提高性能,虽然看起来有一点小暴力,没有特别多取巧的,但是确实有效,很多pretrained的方法就是使用VGG的model(主要是16和19),VGG相对其他的方法,参数空...
注:很多pretrained的方法就是使用VGG的model(主要是16和19),VGG相对其他的方法,参数空间很大,最终的model有500多MB,AlexNet只有200MB,GoogLeNet更少,所以train一个vgg模型通常要花费更长的时间,所幸有公开的pretrained model让我们很方便的使用。 代码篇:VGG训练与测试 ...
model2=Model(input_layer,output_layer) model2.summary 输出: 下面复习有关参数个数的计算。 (1)卷积之后,图像变为127像素×127像素的规格,每一个卷积核消耗2×2×3+1=13个参数,因为一共有100个卷积核,所以参数总个数是1 300。 (2)池化操作时,我们发现127不能被16整除,只能做7个真正有效的最大值池化...
这个model基本上构成部件和alexnet差不多,不过中间有好几个inception的结构: 是说一分四,然后做一些不同大小的卷积,之后再堆叠feature map。 计算量如下图,可以看到参数总量并不大,但是计算次数是非常大的。 VGG VGG有很多个版本,也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多,计算量巨大(比前面几个都大...
print(model) 在这段代码中,models.vgg16(pretrained=True)函数用于加载预训练的VGG16模型。如果需要将模型用于特定的任务,如分类、检测等,通常还需要对模型进行适当的修改。 二、VGG预训练模型的修改 1. 修改输出层以适应新的分类任务 当我们将预训练模型用于新的分类任务时,通常需要修改模型的输出层以匹配新的类...
ImageNet有1000个类别# 创建VGG模型vgg_model = create_vgg(input_shape, num_classes)# 编译模型vgg_model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 显示模型结构vgg_model.summary() VGG网络的训练和应用: ...