数据集处理 数据集我采用的是UCMerced数据集,这是一个用于遥感图像分类的数据集,共21类,包含农场、飞机等,每类有100张图像,图像尺寸大小为256*256。 我们按照训练集:测试集=3:1的比例对数据集进行分割,得到训练集图片1575张,测试集525张。然后分别对训练和测试数据的路径信息生成了txt文本。 整理完后的数据集长...
VGG16是一个经典的卷积神经网络模型,由牛津大学的研究团队开发。VGG16模型具有16个卷积层和3个全连接层,是一个相对较深的模型。VGG16模型的特点是使用了多个3x3的卷积核来代替较大的卷积核,这样可以减少参数数量,同时增加了网络的深度。 4. 数据集准备 在使用VGG16模型对ImageNet图像数据集进行分类之前,我们需要先...
1 问题 如何搭建VGG网络,实现Mnist数据集的图像分类? 2 方法 步骤: 首先导包 Import torch from torch import nn VGG11由8个卷积,三个全连接组成,注意池化只改变特征图大小,不改变通道数 class MyNet(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() #(1)conv3-64 self.conv1 = n...
VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构,错误率大幅下降,并取得了ILSVRC 2014比赛分类项目的第2名和定位项目的第1名。同时VGGNet的拓展性很强,迁移到其他图片数据上...
🍊本项目使用Pytorch框架,使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类 🍊神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet(Doing) 🍊项目已开源 🍊易适配于读者自己的数据集 🍊网络模型易扩展,可作BaseLine 🍊敲完这6个模型,相当于浅走了一遍CNN的前世今生 🍊...
使用PyTorch实现图像分类1. 定义模型1.1 一个小的神经网络1.2 AlxeNet网络结构1.3 VGG16网络结构 2. 加载数据集3. 定义训练参数4. 训练5. 显示Loss和Acc5.1 使用plot5.2 使用混淆矩阵 6. 验证训练的模型7. 问题与解决7.1 图像尺寸问题7.2 将图像数据划分为训练集、测试集、验证集 ...
如何搭建VGG网络,实现Mnist数据集的图像分类? 2 方法 步骤: 首先导包 Import torch from torch import nn VGG11由8个卷积,三个全连接组成,注意池化只改变特征图大小,不改变通道数 class MyNet(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() ...