值得注意的是,原始的VGG模型没有BN层,为了能更容易的训练VGGNet,我们引入了批量规范化层,大家可以试着去掉BN层,观察模型训练的效果。 classVGG16(nn.Module):def__init__(self):super(VGG16,self).__init__()self.features=nn.Sequential(# Block 1nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1),nn.BatchN...
其中的数值和表1-1所示的VGGNet模型结构表中的完全一致,大家可以自行对照一下。 # 定义相关配置项,其中M表示最大池化层,数值完全对应论文中的表格数值cfgs={'vgg11': [64,'M',128,'M',256,256,'M',512,512,'M',512,512,'M'],'vgg13': [64,64,'M',128,128,'M',256,256,'M',512,512,'...
train.py:训练脚本,训练VGGNet原始模型 vgg.py:模型脚本 train_sp.py:稀疏训练脚本。 prune.py:模型剪枝脚本。 train_prune.py:微调模型脚本。 2、测试结果 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimportmath# initclassVGG(nn.Module):def__init__(self,num_classes,init_weights=True,cfg...
一、VGGNet的辉煌成就 在ILSVRC 2014年的比赛中,VGGNet以7.32%的错误率赢得了分类任务的亚军,同时以25.32%的错误率夺得了定位任务(Localization)的第一名。更值得一提的是,VGGNet是首批把图像分类的错误率降到10%以内的模型,这一成就不仅证明了深度卷积网络在图像分类任务中的有效性,也为后续的研究提供了有力的参...
1、VGGNet 模型简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络,在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩,将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度(depth)是算法优良性能的关键部分。目前使用比较多的网络结构主要有ResNet(...
1.首先运行train.py初始化VGGNet网络的各参数 2.同时train.py会接着进行模型训练,要加载的训练数据集和测试训练集可以自己选择,本项目可以使用的数据集来源于torchvision的datasets库。相关代码如下:#下载数据集 data_train = datasets.数据集名称(root="下载路径", transform=transform, train=True, download=True)...
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
VGGNet模型探索了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系,通过反复的堆叠 3 * 3 的小型卷积核和 2 * 2 的最大池化层,成功的构建了16~19层深的卷积神经网络。直到目前,VGGNet依然被用来提取图像的特征。 创新点 VGGNet全部使用 3 * 3 的卷积核和 2 * 2 的池化核,通过不断加深网络结构来提升性能。网络层数...
VGGNet是牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google Deepmind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet在AlexNet的基础上探索了卷积神经网络的深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet构筑的16~19层卷积神经网络模型取得了很好的识别性能,同时VGGNet的拓展性很强,迁...
基于深度学习VGGNet模型的水果种类识别方法设 计 1引言 1.1项目背景 近年来,随着人们对健康生活的追求日益增长,水果的消费量也逐渐增加。 然而,市场上的水果种类繁多,对于普通消费者来说,往往很难辨别不同水果 之间的差异。为解决这一难题,水果种类识别研究应运而生。水果种类识别研 ...