图3Cifar10数据集示例整体架构上，VGG的一大特点是在卷积层中统一使用了3×3的小卷积核和2×2大小的小池化核，层数更深，特征图更宽，证明了多个小卷积核的堆叠比单一大卷积核带来了精度提升，同时也降低了计算量。以VGG-16网络为基础疯狂调参，最终达到了90.97%的准确率。训练代码### 第一步 载入数据###im...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集(MNIST是黑白数据集),其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别(如图3所示),且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分,50000是training set,用来做训练;10000是test set,用...
如何用Vgg-16神经网络训练cifar-10 由于vgg-16的输入是224* 224* 3,而cifar-10的输入是32* 32* 3(经转换后得到的)故应该对vgg-16模型进行修改 vgg-16架构 训练输入:固定尺寸224* 224的RGB图像。 预处理:每个像素值减去训练集上的RGB均值。 卷积核:一系列3* 3卷积核堆叠,步长为1,采用padding保持卷积后...
1 数据导入:CIFAR10 ## Load the dataset from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import to_categorical from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.applications.vgg16 import VGG16 # Load ...
今天我们来学习下经典网络VGG,并且模拟实现VGG16,且用来训练cifar10数据集。 一:VGG简单学习 先来看下图的总体介绍,有下面几种分类,A,A-LRN,B,C,D,E。其中最常用的是后两种,D和E的网络配置一般也叫做VGG16和VGG19。 VGG16有13个卷积层加上3个全连接层,VGG19则有16个卷积层加上3个全连接层。
基于图像分类网络VGG实现中草药识别 1.方案设计 2.数据准备 2.1 数据集介绍 2.2 数据集预处理 3.模型介绍 4.模型构建 5.训练配置 6.模型训练 7.模型优化 8.模型评估 9.模型推理 10.模型部署 资源 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 基于图像分类网络VGG实现中草药识别 中草药识别案...
VGG网络结构图 VGG网络结构细图 VGG模型分为4个深度,即:11、13、16、19 weight layers。其中,较为经典的是深度为16和19的VGG16、VGG19。 VGG模型各类子模型对比: 代码仍然遵循之前的代码框架,只是定义了一下VGG_16Net模型,只需要把前文中的AlexNet替换为VGG_16Net即可。
(VGG,self).__init__()#调用函数生成卷积池化层self.features=self._make_layers(cfg[net_name])#全连接层及分类器self.classifier=nn.Sequential(nn.Dropout(),nn.Linear(512,512),nn.ReLU(True),nn.Dropout(),nn.Linear(512,512),nn.ReLU(True),nn.Linear(512,10))#卷积层初始化forminself.modules...