不同之处在于,上一篇笔记使用的方法是传统的“卷积+池化+全连接层”形式,这一次将尝试利用transfer learning解决此问题,选用的pretrained model为VGG16 2. VGGNet是ILSVRC 2014的top model,由K. Simonyan and A. Zisserman提出,其架构简洁且经典,由一系列的卷积模块堆叠而成,最后与全连接层相连;其中,每一个卷积...
vgg16(pretrained=True) # 打印模型结构 print(model) 在这段代码中,models.vgg16(pretrained=True)会从PyTorch的服务器上下载VGG16的预训练权重,并加载到模型中。如果pretrained参数设置为False,则只会加载模型结构,不会加载预训练权重。 使用预训练模型进行图像分类 加载了预训练的VGG16模型后,我们可以使用它来进行...
model_ft = models.vgg16(pretrained=True) 数据集进一步分为训练集和验证集以避免过度拟合。该模型在训练时使用的一些参数如下: 标准-交叉熵损失 优化器-随机梯度下降,学习率=0.01,动量=0.9 指数学习率调度程序 - 每 7 步将学习率值降低 gamma=0.1 倍。 最后加入一个线性全连接层,使输出收敛,给出两个预测标...
from paddle.static import InputSpec # 模型结构 network = paddle.vision.models.vgg16(pretrained=True,num_classes=get('num_classes')) # 模型封装 model_2 = paddle.Model(network, inputs=[InputSpec(shape=[-1] + get('image_shape'), dtype='float32', name='image')]) # 训练好的模型加载 mod...
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m,AlexNet只有200m,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。
注:很多预训练方法均使用CGG的Model(16或者19),VGG相对其他的方法,参数空间很大,最终的model有500多M,AlexNet只有200M,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。 关于感受野: 假设你一层一层的重叠了3个3*3的卷积层(层与层之间有非线性激活函数...
ifFLAGS.pretrained_model_pathisnotNone: variable_restore_op(sess) 讲解完毕!哦,还有补充一下,一般vgg16来说,只会拿conv5_3的输出,继续做fine-tune。所以,你只用conv5_3,测试的时候是不用在意输入图片的大小的,因为都是卷积嘛。但是,我测试的时候,传入了个(1,3,6,3)的数组,出现了这么一个错。想了想...
model=models.vgg16(pretrained=True)num_fc=model.classifier[6].in_features# 获取最后一层的输入维度model.classifier[6]=torch.nn.Linear(num_fc,2)# 修改最后一层的输出维度,即分类数# 对于模型的每个权重,使其不进行反向传播,即固定参数forparaminmodel.parameters():param.requires_grad=False# 将分类器...
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m,AlexNet只有200m,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 ...
model_ft=vgg16(pretrained=True) model_ft.classifier=classifier=nn.Sequential( nn.Linear(512*7*7,4096), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096,4096), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096,12), ) model_ft.to(DEVICE) ...