VGGNet是由牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员共同研发的一例经典CNN模型,在计算机图像识别,分类工作上具有强大的优势.研究采用VGGNet-16迁移学习方式构建胸肌发达程度的识别模型,探索利用计算机深度学习技术识别肌肉发达程度的可行性.结论:基于VGGNet-16预训练模型(ImageNet)对胸肌图像进行迁移学习,模型...
1、VGG简介 2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名。 VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19层深...
1、虽然 VGGNet 减少了卷积层参数,但实际上其参数空间比 AlexNet 大,其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层,耗费更多计算资源。在随后的 NIN 中发现将这些全连接层替换为全局平均池化,对于性能影响不大,同时显著降低了参数数量。 2、采用 Pre-trained 方法训练的 VGG model(主要是 D 和 E),相对其他的...
# dataset:数据集 batch_size:mini-batch的大小 shuffle:是否打乱数据集顺序train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)test_loader=DataLoader(test_dataset,batch_size=64,shuffle=False) 3.采用VGGNet16的神经网络来构建模型,最后接Softmax来处理output # 构建 VGGNet16 网络模型classVGGNet...
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。
即:构建神经网络,resnet101,152,vggnet16等 3.搭建反向传播神经网络backward() 即:loss损失函数,选择优化器,指数下降学习率,读取数据 4.建立循环体,创建session会话开始训练 5.保存模型 6.测试验证 二、具体实施步骤 1.创建tfrecords文件 这里我们需要测试集,所以在建立tfrecords时需要将整个数据打乱: 需要设置训练...
VGGNet的两个特点:层数更深更宽、卷积核更小。 各个级别VGG的模型结构如下表所示,其下方为不同模型的参数数量。可以看到,虽然从A到E每一级网络逐渐变深,但是网络的参数量并没有增长很多,这是因为参数量主要都消耗在最后3个全连接层了。不过训练耗时的依然是卷积层,因为这部分计算量比较大。其中D,E分别为VGG16...
CNN和VGGNet-16背后的架构,在机器学习方面,人工神经网络表现非常好。由于人工神经网络是非线性函数,它可以应用于求解问题中许多模式的运算。我们将人工神经网络(ANN)用于图像、音频、单词等各种分类任务中,也可用于时间序列等各种回归分析中。不同的人工神经网络有不同
VGGNet拥有从A到E的五个级别,每一级网络都比前一级根深,但是参数并没有增加很多,因为卷积部分消耗参量不大,主要在全连接层。D和E就是常说的VGGNet-16和VGGNet-19。 VGGNet拥有5段卷积,每一段卷积内有2~3个卷积层,同时每段尾部都会连接一个最大池化层用来缩小图片尺寸,5段卷积后有3个全连接层,然后通过...
VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,并在2014年举办的ILSVRC(ImageNet 2014比赛)中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩,(GoogleNet 是2014 年的分类任务第1 名)。虽然VGGNet在性能上不及GoogleNet,但因为VGG结构简单,应用性强,所以很多技术人员都喜欢使用基于VGG 的网络。