上一篇文章我们介绍了下VGG这一个经典的深度学习模型,今天便让我们通过使用VGG开源的VGG16模型去复现一下该论文.....其中,VGG16.py是我们的主要文件,在这个文件中我们复现了VGG16的网络架构,untils.py为我们输入图片预处理的程序,Nclasses.py则是我们给定的每个图像的标签,以及对应的索引值,...二:详述代码
1:VGG16.py
代码如下:
这一部分我们是导入了常用的一些模块,这些模块不必多说,主要是VGG_MEAN这句话需要解释下,
在https://gist.github.com/ksimonyan...这一个部分我们是创建在前向传播中要调用的卷积核,偏置,池化层以及全连接层,大家观察代码会发现,这里的创建的结果其实和我们之前在学习卷积神经网络的时候类似,并且读起代码来也比较容易,这里需要说一下的是全连接层的建立...这一部分代码是实现前向传播的关键代码,这一部分代码实现了VGG16的所有结构,还记得我们刚开始所说的VGG_MEAN中要将图像处理为BGR,现在我们GBR当中的每个元素相减VGG_MEAN当中的元素,这样图片就由