ImageNet数据从2010年来稍有变化,常用的是ImageNet-2012数据集,该数据集包含1000个类别:训练集包含1,281,167张图片,每个类别数据732至1300张不等,验证集包含50,000张图片,平均每个类别50张图片。 由于ImageNet数据集较大,下载和训练较慢,为了方便大家学习,我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32...
10.模型部署 模型基于飞桨框架实现,具体部署过程可以参考飞桨官方文档的推理部署教程 资源 更多资源请参考: 更多深度学习知识、产业案例,请参考:awesome-DeepLearning 更多图像分类模型(ResNet_vd系列、MobileNet_v3等),请参考:PaddleClas 飞桨框架相关资料,请参考:飞桨深度学习平台 数据来源 本案例数据集来源于:https...
from __future__ import print_functionimport osimport paddleimport paddle.fluidas fluidimport numpyimport sysfrom vgg import vgg_bn_dropfrom resnet import resnet_cifar10 本教程中我们提供了和ResNet两个模型的配置。 2、 首先介绍模型结构,由于CIFAR10图片大小和数量相比ImageNet数据小很多,因此这里的模型...
主要在于3个堆叠起来后,三个3x3近似一个7x7,网络深了两层且多出了两个非线性ReLU函数,(特征多样性和参数参数量的增大)使得网络容量更大(关于model capacity,AlexNet的作者认为可以用模型的深度和宽度来控制capacity),对于不同类别的区分能力更强(此外,从模型压缩角度也是要摒弃7x7,用更少的参数获得更深更宽的网络,...
今天复习了一下VGG网络,并且用vgg网络模型进行识别cifar-10-batches数据集,cifar-10-batches是一个10分类的图片数据集,其中包含60000张图片,50000张作为训练集,10000张作为验证集。这篇文章主要写VGG网络的框架和优点。明天会再写一篇文章主要介绍代码。 一、VGG简介 ...
from resnet import resnet_cifar10 本教程中我们提供了VGG和ResNet两个模型的配置。 2、VGG 首先介绍VGG模型结构,由于CIFAR10图片大小和数量相比ImageNet数据小很多,因此这里的模型针对CIFAR10数据做了一定的适配。卷积部分引入了BN和Dropout操作。VGG核心模块的输入是数据层,vgg_bn_drop定义了16层VGG结构,每层卷积...
VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现。网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: 1'''2创建VGG块3参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化4'''5defmake_vgg_block(...
from resnet import resnet_cifar10 本教程中我们提供了VGG和ResNet两个模型的配置。 2、VGG 首先介绍VGG模型结构,由于CIFAR10图片大小和数量相比ImageNet数据小很多,因此这里的模型针对CIFAR10数据做了一定的适配。卷积部分引入了BN和Dropout操作。VGG核心模块的输入是数据层,vgg_bn_drop定义了16层VGG结构,每层卷积...
VGG19图像分类vgg图像识别 一、结构上图就是复现vgg16的全部文件,data文件夹是测试图像,这次复现只是调用别人训练好的模型来识别图片。vgg16.py复现了vgg16的网络结构,并导入了别人训练好的模型参数,utils.py为输入图片预处理的程序,Nclasses.py则是我们给定的每个图像的标签,以及对应的索引值,app.py是我们的调用文...
VGG19图像分类vgg图像识别 一、结构上图就是复现vgg16的全部文件,data文件夹是测试图像,这次复现只是调用别人训练好的模型来识别图片。vgg16.py复现了vgg16的网络结构,并导入了别人训练好的模型参数,utils.py为输入图片预处理的程序,Nclasses.py则是我们给定的每个图像的标签,以及对应的索引值,app.py是我们的调用文...