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TensorFlow-VGG16模型复现

1 VGG介绍 VGG全称是指牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该小组在2014年的ImageNet挑战赛中，设计的VGG神经网络模型在定位和分类跟踪比赛中分别取得了第一名和第二名的成绩...最后两列（D列和E列）是效果较好的VGG-16和VGG-19的模型结构，本文将用TensorFlow代码复现VGG-16模型，并使用训练好的模型参数文件进行图片物体分类测试。...vgg16.npy参数文件，不需要自己再对模型训练，因而不需要编写用于训练的反向传播函数，只编写用于测试的前向传播部分即可。..._path=None): if vgg16_path is None: # os.getcwd()方法用于返回当前工作目录(npy模型参数文件)...# 遍历其内键值对，导入模型参数 self.data_dict = np.load(vgg16_path, encoding='latin1').item

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深度学习VGG模型核心拆解

其中，模型的名称——“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group，该Group研究范围包括了机器学习到移动机器人...下面是一段来自知乎对同年GoogLeNet和VGG的描述： GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。...比方VGG训练阶段用224x224x3的图作为模型输入，经过5组卷积和池化，最后到7x7x512维度，最后经过无论是三个卷积或者三个全连接，维度都会到1x1x4096->1x1x4096->1x1x1000...关于小卷积核前人就有使用，如Ciresan et al. (2011)还有Goodfellow et al. (2014)，后者使用11层的网络解决街道数量的识别问题（street number classification...不难提炼出如下结论： 深度提升性能； 最佳模型：VGG16，从头到尾只有3x3卷积与2x2池化。简洁优美； 开源pretrained model。

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    深度学习VGG模型核心拆解

    其中，模型的名称——“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group，该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group，该Group研究范围包括了机器学习到移动机器人...下面是一段来自知乎对同年GoogLeNet和VGG的描述： GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。...比方VGG训练阶段用224x224x3的图作为模型输入，经过5组卷积和池化，最后到7x7x512维度，最后经过无论是三个卷积或者三个全连接，维度都会到1x1x4096->1x1x4096->1x1x1000...关于小卷积核前人就有使用，如Ciresan et al. (2011)还有Goodfellow et al. (2014)，后者使用11层的网络解决街道数量的识别问题（street number classification...不难提炼出如下结论： 深度提升性能； 最佳模型：VGG16，从头到尾只有3x3卷积与2x2池化。简洁优美； 开源pretrained model。

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    Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

    很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数，比如说：风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢？Vgg文件的参数到底有何意义呢？...加载后的模型该如何使用呢？ 本文将以Vgg19为例子，详细说明Tensorflow如何加载Vgg预训练模型。...测试Vgg19模型 在给出Vgg19的构造模型后，我们下一步就是如何用它，我们的思路如下： 加载本地图片 定义Vgg19模型，传入本地图片 得到返回每一层的特征图 image_path = "data/...read() # 一定要tf.float()，否则会报错 image_decoded = tf.to_float(tf.image.decode_jpeg(image_raw)) # 扩展图片的维度，从三维变成四维...：Tensorflow加载Vgg预训练模型的几个注意事项。

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    VGG卷积神经网络模型解析

    一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19...VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数同时为了避免参数过多...二：预训练模型使用（Caffe） VGG本身提供了预训练模型供大家可以自由使用，预训练的VGG-16模型与VGG-19模型下载地址可以在这里发现： http://www.robots.ox.ac.uk/...~vgg/research/very_deep/ 下载VGG-16模型之后使用OpenCV DNN模块相关API，就可以实现一个图像分类器，支持1000种图像分类，基于ImageNet 2014-ILSVRC...不足之处 VGG的缺点就是参数文件比较大，速度比较慢，但是它依然是学习深度学习、理解卷积神经网络最好的基础模型之一 获取演示程序： https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial

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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

    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...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。...这里用include_top = False表明我们迁移除顶层以外的其余网络结构到自己的模型中 # VGG模型对于输入图像数据要求高宽至少为48个像素点，由于硬件配置限制，我们选用48个像素点而不是原来...= Model(inputs=model_vgg.input, outputs=model, name='vgg16') #把model_vgg.input X传进来 #把model Y传进来 就可以训练模型了...# 打印模型结构，包括所需要的参数 model_vgg_mnist.summary() #以下是原版的模型结构 224*224 model_vgg = VGG16(include_top=False

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    使用VGG模型自定义图像分类任务

    前言 网上关于VGG模型的文章有很多，有介绍算法本身的，也有代码实现，但是很多代码只给出了模型的结构实现，并不包含数据准备的部分，这让人很难愉快的将代码迁移自己的任务中。...为此，这篇博客接下来围绕着如何使用VGG实现自己的图像分类任务，从数据准备到实验验证。代码基于Python与TensorFlow实现，模型结构采用VGG-16，并且将很少的出现算法和理论相关的东西。...训练模型 初始权重与源码下载 VGG-16的初始权重我上传到了百度云，在这里下载； VGG-16源码我上传到了github，在这里下载； 在源码中： train_and_val.py文件是最终要执行的文件...，它定了训练和预测的过程； input_data.py是将上一步中生成的TFRecord文件组织成batch的过程； VGG.py定义了VGG-16的网络结构； tool.py是最底层，定义了一些卷积池化等操作...= 'vgg16_pretrain/vgg16.npy' #训练数据路径 train_data_dir = 'F:\\flowersdata\\tfrecord\\train\\traindata.tfrecords

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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。...本实验主要参照了这个网页https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/来进行。...VGG is a convolutional neural network modelproposed by K. Simonyan and A....-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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    三维目标识别算法综述

    目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。...三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。...2.基于全局特征的目标识别方法 基于全局特征的方法需要从背景中将目标物体分割出来，通过描述和比对三维物体形状中的全部或者最显著的几何特征来完成物体的识别，这类方法被广泛地应用于3D物体的表示匹配和分类中...全局特征将视角作为一个特征，建立多视角下的2.5D 模型特征库，目标识别结果和位姿由这些模板给出，基于全局特征的识别框架如图所示。...基于机器学习的物体识别方法 基于机器学习的物体识别方法通过提取、学习样本的特征，利用分类器模型完成场景中物体的分类与识别。

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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。...模型下载： https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

    4.7K41

    三维目标识别算法综述

    目前三维点云数据的获取方法相对快捷，同时三维点云数据的采集不受光照影响，也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题，因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。...三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性、结构属性或者多种属性的组合等特征进行比对、学习，从而完成物体的识别与分类。...全局特征将视角作为一个特征，建立多视角下的2.5D 模型特征库，目标识别结果和位姿由这些模板给出，基于全局特征的识别框架如图所示。...四 基于机器学习的物体识别方法 基于机器学习的物体识别方法通过提取、学习样本的特征，利用分类器模型完成场景中物体的分类与识别。...马尔可夫随机场、支持向量机、随机森林和条件随机场等模型的使用增强了场景信息的关联，有效地提高了从场景中识别物体的速度和精度。

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    基于三维模型的目标识别和分割在杂乱的场景中的应用

    本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配...，使用多视图精细配准(模块D)对配准进行细化，然后将视图集成并重建为无缝三维模型(模块E)。...通过将三维模型转换为场景(模块K)来验证这一假设，如果模型与场景中的对象精确对齐，则该对象被识别和分割(模块L)。分割区域从场景中移除，并重复上述过程，直到场景完全分割或场景中没有进一步的库对象。...结论 本文提出了一种基于三维模型的全自动自由形式物体识别和分割算法，在离线三维建模阶段的主要贡献是一种多视图对应算法，它自动注册具有复杂性的对象的无序视图。...本文证明了该算法对许多重要准则的鲁棒性，在在线阶段的主要贡献是在杂波和遮挡存在下自动三维目标识别和分割的有效算法。对合成数据和真实数据进行了实验，总体识别率为95。

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    十大预训练模型，助力入门深度学习（第1部分 - 计算机视觉）

    目录 目标检测 Mask R-CNN YOLOv2 MobileNet 成熟/未成熟的番茄分类 汽车分类 面部识别和再生 VGG-Face模型 单幅图像的三维人脸重建 分割 语义图像分割 - Deeplabv3...在这个分类问题中，我们可以使用预训练的Keras VGG16模型来识别给定图像中的番茄是成熟的还是未成熟。...面部识别和再生 面部识别和再生（Facial Recognition and Regeneration）在深度学习社区中风靡一时。越来越多的技术和模型在以惊人的速度发展，以实现面部识别。...VGG-Face模型（https://gist.github.com/EncodeTS/6bbe8cb8bebad7a672f0d872561782d9） 从头开始创建面部识别模型是一项艰巨的任务。...大家可以从上面的图像推断出该模型如何工作，以便将面部特征重建为三维空间。

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    车牌识别（2）-搭建车牌识别模型

    上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到...，那就可以用七个模型按照顺序识别。...这个思路没有问题，但实际上根据之前卷积神经网络的原理，实际上卷积神经网络在扫描整张图片的过程中，已经对整个图像的内容以及相对位置关系有所了解，所以，七个模型的卷积层实际上是可以共享的。...实际上可以用一个 一组卷积层+7个全链接层 的架构，来对应输入的车牌图片： # cnn模型 Input = layers.Input((80, 240, 3)) # 车牌图片shape(80,240,3...展示下模型预测结果： def cnn_predict_special(cnn, Lic_img): characters = ["京", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙"

    2.2K30

    三维识别与位姿估计——Surafce Matching

    长度步长:取模型直径的0.05倍（模型直径可以通过求包围盒相关操作得到） 角度步长：π/15 实际上这一节主要做两个工作：1、求出模型中所有点对的PPF特征，2、求出F的哈希表索引，按照索引将所有的PPF...模型的部分描述子的计算以及存储都是可以提前做好的。...以模型中的与场景点对匹配的一个点对为例，我们需要把，模型点对和场景点对统一到同一个坐标系下，（这个坐标系人为是永恒不变的global coordinate）如图所示 让参考点重合，参考点的法线重合，这很容易做到...此时场景点对的位姿与模型点对的位姿差一个角度α，通过α，能最终算出来场景点对和模型点对的变换关系。...纵坐标是模型点数，因为我们在线下阶段对模型中的所有点对都求取了PPF，所以任何一个模型点都可以是mr；横坐标是α，其值是（2π/△angle），并上取整。

    1.6K41

    10个预训练模型开始你的深度学习（计算机视觉部分）

    在这个分类问题中，我们需要使用预训练过的Keras VGG16模型来识别给定图像中的番茄是成熟的还是未成熟的。...在交叉验证数据集上，VGG16网络训练的准确率为66.11%。更复杂的模型，如InceptionV3，由于偏差/方差问题，精度较低。 人脸识别和重建 人脸识别在深度学习领域非常流行。...越来越多的技术和模型正在以惊人的速度发展，以提升识别技术。它的应用范围很广——手机解锁、人群检测、通过分析人脸来分析情绪，等等。 另一方面，人脸重建是由人脸的近距离图像生成三维模型人脸。...VGG-Face Model https://gist.github.com/EncodeTS/6bbe8cb8bebad7a672f0d872561782d9 从零开始创建人脸识别模型是一项艰巨的任务...你可以从上面的图像中推断出这个模型是如何工作的，以便将面部特征重构成一个三维空间。 这个预训练模型最初是使用Torch开发的，然后转换到Keras。

    2K20

    VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目

    文件结构及意义 VGG16_model：存放训练好的VGG16模型——vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 main：主文件 - MedicalLargeClassification.py...——图像识别GUI搭建——运行此文件即可启动程序 MedicalLargeFine_tuning.py——图像大类识别模型搭建 MedicalSegmentFine_tuning.py...——医学小类识别模型搭建 MedicalLargeClassificationModel_weights_15.h5——训练好的图像大类分类模型 MedicalSegmentClassificationModel_weights...模型借鉴了迁移学习的思想，利用基于ImageNet数据集训练好的VGG16模型，释放最后一个卷积核的参数并且pop最后三层，再add三个Dense层。...阅读VGG16的源码可以发现，VGG16是Model结构，而官网文档给的例子是用Sequential结构搭建模型后，将vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

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