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深度学习模型系列(1) | VGG16 Keras实现

image.png VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二...VGGNet结构 VGGNet模型有A-E五种结构网络，深度分别为11,11,13,16,19.实际使用的网络包括VGG16和VGG19.本篇文章主要介绍VGG16,并分享VGG16的Keras实现。...由于VGG16模型中只有13个卷积层和3个全连接层能产生权重参数，故VGG16的16来自于13+3。...VGG的优缺点 优点： VGG16结构简单，其实VGGNet结构都简单，通过使用3x3大小的卷积核和最大池化层2x2； 通过实验展示了可以通过加深网络来提升模型性能。...:param input_tensor: 可选的Keras张量,input_tensor是layers.Input()的输出， 其作为模型的图像输入 :param input_shape

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基于tensorflow + Vgg16进行图像分类识别的实验

图像分类识别目前已经得到了很大的飞跃，特别是15年微软提出的resnet已经超越人类，能够对图像中的物体进行更好的识别。 为了初步了解一下图像分类识别的过程，学习了一下大牛的主页，发现还是很有意思的。...而且从imagenet的角度来说，这个经度还是可以接受的。 本实验主要参照了这个网页https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/来进行。...ImageNet  , which is adataset of over 14 million images belonging to 1000 classes. vgg-16是一种深度卷积神经网络模型...，16表示其深度，是alexnet后比较有代表性的深度模型之一，在图像分类等任务中取得了不错的效果。...为了更好地理解Vgg 16的原理，利用tensorflow进行了实践，发现利用预先训练好的模型，识别的速度非常之快。大约2秒钟就能出现结果。 （1）　实验一，对枪的检测实验 ? ?

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    Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署

    基于Caffe VGG16 的多标签分类 这里采用从图像直接读取图片数据和标签的方式进行多标签分类. 1....以 train.txt 第一行为例， img1.jpg 为图像名，5 为在label1 所对应的索引，6 为在label2 所对应的索引，7 为在label3 所对应的索引，8 为 在labelN 所对应的索引...解决方案 基于 Caffe 官方提供的 ImageDataLayer 只能读取单个 label，因此这里参考 ImageDataLayer 添加新的网络数据读取层 —— ImageMultilabelDataLayer...基于VGG16多标签分类 3.1 train_val.prototxt name: "vgg16-multilabel" layer { name: "data" type: "ImageMultilabelData...name: "vgg16-multilabel" input: "data" input_dim: 1 input_dim: 3 input_dim: 224 input_dim: 224 ##### vgg16

    1.6K40

    【干货】史上最全的Keras学习资源汇总

    相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...https://keras.io/zh/ Keras中文文档，另一个非官方的Keras中文文档，笔者花了近两年的时间在维护，文档也一直在更新，包含ConvLSTM2D、SimpleRNNCellKeras...lstm_text_generation.py 在IMDB数据集上使用FastText https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_fasttext.py 基于...examples/mnist_cnn.py Inception V3 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/inception_v3.py VGG16...keras-team/keras/pull/3266/files 对象分割 https://github.com/abbypa/NNProject_DeepMask fcn、segnet、u-net等常用的图像分割模型

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    【Keras篇】---利用keras改写VGG16经典模型在手写数字识别体中的应用

    一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型，包括多层卷积，多层全连接层，一般我们改写的时候卷积层基本不动，全连接层从后面几层依次向前改写，因为先改参数较小的。...代码： # 使用迁移学习的思想，以VGG16作为模板搭建模型，训练识别手写字体 # 引入VGG16模块 from keras.applications.vgg16 import VGG16 # 其次加载其他模块...这些变化是为了使图像满足VGG16所需要的输入格式 import cv2 import h5py as h5py import numpy as np # 建立一个模型，其类型是Keras的Model...类对象，我们构建的模型会将VGG16顶层（全连接层）去掉，只保留其余的网络 # 结构。...# VGG16所采用的224个像素点。

    2.4K20

    大范围一氧化碳的短期对流层柱密度风险的不确定性的量化-Journal of Environmental Management期刊

    Hightlight 比较ARIMA、LightGBM、ConvLSTM2D、Bayes_CL对Sentinel 5P柱状CO的预测效果。...典型的LightGBM和ConvLSTM2D在预测Sentinel 5P柱状CO方面表现良好。 Bayes_CL更有潜力承担柱状CO的预测任务。...论文提及了LightGBM、ConvLSTM2D和原创优化Bayes_CL模型与ARIMA在Sentinel 5P柱状CO预测中的多方面比较。...该研究结果表明，机器学习模型及其优化版本在交叉验证(CV)、可视化和整体预测性能方面明显优于传统的ARIMA模型。...值得注意的是，基于贝叶斯和残差优化的机器学习模型(Bayes_CL)获得了最高的CV得分(Bayes_CL R2 = 0.8, LightGBM R2 = 0.79, ConvLSTM2D R2 = 0.75

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    基于隐变量的推荐模型基于隐变量的推荐模型

    基于隐变量的推荐模型 ?...这个损失函数由两部分构成，加号前一部分控制着模型的偏差，加号后一部分控制着模型的方差。...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...现在总结下上面讲的隐向量模型，隐向量模型尝试建立从隐藏变量到最终预测值之间的关系，在前面介绍的矩阵分解中，我们的输入是用户id和物品id，然后通过矩阵分解的方法，我们得到了用户的隐藏向量和物品的隐藏向量...总结 本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。

    2.1K40

    【干货】史上最全的Keras学习资源汇总（文末福利）

    相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等...https://keras.io/zh/ Keras中文文档，另一个非官方的Keras中文文档，笔者花了近两年的时间在维护，文档也一直在更新，包含ConvLSTM2D、SimpleRNNCellKeras...lstm_text_generation.py 在IMDB数据集上使用FastText https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_fasttext.py 基于...examples/mnist_cnn.py Inception V3 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/inception_v3.py VGG16...keras-team/keras/pull/3266/files 对象分割 https://github.com/abbypa/NNProject_DeepMask fcn、segnet、u-net等常用的图像分割模型

    2.9K30

    基于位置的点击模型

    主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定： 文档是否被检验...模型，如下图： 该模型首次将用户的浏览过程中的满意度行为引入模型描述中。...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。

    1.5K20

    基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例

    我们的模型看起来像这样: 模型共包含9层(输入、输出和7个隐藏层)。隐藏层在ConvLSTM2D层和BatchNormalization层之间交换。...ConvLSTM2D层就像简单的LSTM层，但是它们的输入和循环转换卷积。ConvLSTM2D层在保留输入维度的同时，随着时间的推移执行卷积运算。...该模型采用二元交叉熵损失函数和Adadelta梯度下降优化器进行拟合。由于数据的高维数，Adadelta会比经典Adam优化器有更好的结果。模型训练了25个epoch(之后开始过拟合)。...模型的代码如下所示: def create_model(): model = Sequential() model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size...模型的输入是18个连续的帧(对应于雷达捕捉到的近1.5小时的信号)，它返回下一个18个预测帧(对应于接下来的1.5小时)。

    1.8K41

    【时空序列预测实战】风险时空预测？keras之ConvLSTM实战来搞定

    ：AI蜗牛车，这位东南老哥写了时空预测系列文章，能够帮助了解时空领域模型的演变，同时也向他请教了一些训练技巧。...我的本科毕设大概是这样的：先计算某个区域的风险，计算得到一段时间的风险矩阵，这里用的是自己的模型去计算的，数据如何生成，本文不做赘述，主要讲解如果通过每个时刻下的矩阵数据去预测未来的矩阵。 1....：用前20个预测后20个，这里先解释一下官方模型结构的维度： （如已熟悉，请跳过）对于新手来说，看上去似乎很复杂，其实弄清楚后会发现不过如此，请耐心听我讲完： 先从第一个Convlstm说起，输入的是...模型改造 不过我由于数据量比较少，我把模型结构改造成了20个预测1个（样本数较少的童鞋可以参考），在convlstm最后一个层的reurn_sequence参数改为flase、Conv3d改2d即可...模型调参的过程其实是最无聊也最艰辛的，无非就是改改层结构，多一层少一层，改一下filter、batchsize个数，时空预测这种图像的预测和别的领域有一点不同，文本的只要acc、f1-score上去了就行

    3.2K30

    基于CNN和LSTM的气象图降水预测示例

    我们的模型看起来像这样: 模型共包含9层(输入、输出和7个隐藏层)。隐藏层在ConvLSTM2D层和BatchNormalization层之间交换。...ConvLSTM2D层就像简单的LSTM层，但是它们的输入和循环转换卷积。ConvLSTM2D层在保留输入维度的同时，随着时间的推移执行卷积运算。...该模型采用二元交叉熵损失函数和Adadelta梯度下降优化器进行拟合。由于数据的高维数，Adadelta会比经典Adam优化器有更好的结果。模型训练了25个epoch(之后开始过拟合)。...模型的代码如下所示: def create_model(): model = Sequential() model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size...模型的输入是18个连续的帧(对应于雷达捕捉到的近1.5小时的信号)，它返回下一个18个预测帧(对应于接下来的1.5小时)。

    1.6K80

    Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现

    Netty的线程模型是其设计中的重要组成部分，它采用了基于Reactor模型的线程模型，为开发者提供了高度可扩展、高并发的网络编程能力。...本文将首先介绍Netty的线程模型，然后详细解析Netty如何基于Reactor模型实现高性能的网络通信。最后，我们将通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和Reactor模型的实际应用。...Worker线程池 |+------------------------+Netty基于Reactor模型的实现Netty的线程模型是基于Reactor模型实现的，Reactor模型是一种事件驱动的设计模式...代码示例下面我们通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现。...基于Reactor模型的设计思想，使得Netty能够以事件驱动的方式处理并发请求，提高了系统的并发处理能力。通过一个简单的代码示例，我们演示了Netty的线程模型和基于Reactor模型的实际应用。

    47820

    keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）

    后续还有对以下几个模型的参数介绍： Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 所有的这些模型(除了Xception)都兼容Theano和Tensorflow，并会自动基于...模型 VGG16模型,权重由ImageNet训练而来 该模型再Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...(include_top=True) notop_model = VGG16(include_top=False) 之前提到过用VGG16做fine-tuning的时候，得到的notop_model就是没有全连接层的模型...三、keras-Sequential-VGG16源码解读：序列式 本节节选自Keras中文文档《CNN眼中的世界：利用Keras解释CNN的滤波器》 已训练好VGG16和VGG19模型的权重： 国外...架构的函数式模型的结构，那么在官方文档这个案例中，也有VGG16架构的序列式，都拿来比对一下比较好。

    10.4K82

    基于回归模型的销售预测

    基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...model_gbr] pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的...model_gs.fit(X_train, y_train) # 训练交叉检验模型 print('Best score is:', model_gs.best_score_) # 获得交叉检验模型得出的最优得分...= model_gs.best_estimator_ # 获得交叉检验模型得出的最优模型对象 pre_y = model_xgbr.predict(X_test) # 模型评估 优于上次 model_metrics_list

    1.1K20

    基于递归网络的语言模型

    在这种基于语言的模型中，神经网络读取维基百科文章的一部分，并预测文本的下一个字节。 具体来说，我比较存储单元LSTM，GRU和MGU是否使用层归一化和三种初始化权重的方法。...Text8任务的性能是以每字符位数（BPC）来衡量的，它描述除了我们的模型重建文本之外，需要多少存储空间。每字符位数越少，说明我们的模型学习的文本结构就越好。...存储单元设计 普通的递归神经网络在每个时间步都会计算一个全新的隐状态。这使得他们难以在许多时间步中记住细节。最常见的解决方案是LSTM细胞（LSTM cell），它使用随时间步保留的本地环境的值。...有趣的是，GRU在这里表现优于LSTM，尽管它使用的参数较少。通常，更多的参数是压缩任务（如语言建模）的一大优势。MGU使用最少的参数，所以对这个任务表现最差。...在我的实验中初始化的选择对性能没有太大的影响。讽刺的是，方差缩放初始化导致出现更大的性能差异。正交初始化不能显示出多于效果最好的简单的Xavier初始化的优势。

    1.4K50

    基于漏斗模型的案例分享

    很早之前就知道漏斗模型，但没有做更多的了解和运用，后来对漏斗模型的了解稍加深入之后，觉得它不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。...本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 01 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...百科给出的解释：营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。...通过达成量化的KRS来实现小O，最终达成大O，可以看到整个过程中的核心关键也在于分解和量化。 这就是文章开头部分提到的，我觉得漏斗模型不仅仅只是一个模型，更是一种方法论，一种思维方式的原因。...02 漏斗模型案例 1. 电商购物流程 分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。 ?

    1.4K10

    基于语言模型的拼写纠错

    本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述，主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。 一、中文拼写纠错 定义：给定一个自然语言的句子，识别出其中出错的汉字或词语，并对其进行纠正。...二、相关工作       我们做了一些相关工作的调研，主要集中在基于语言模型的拼写纠错。       论文[2]提出了一种具有较高准确率、较低召回率的纠错方法。系统流程图如下： ?...论文[4]提出的拼写纠错系统包含三个组件：（1）基于语言模型来生成校正候选句；（2）统计机器翻译模型提供校正候选句；（3）支持向量机（SVM）分类器，以重新排列前两个组件提供的候选句，输出最可能的纠正后的句子...论文[5,6,7,8]也是基于语言模型的纠错。...语言模型在基于统计模型的机器翻译，汉语自动分词和句法分析中有着广泛的应用，目前采用的主要是n元语法模型（n-gram language model）。

    8.3K82
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