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。...架构： # 实例化VGG16架构 def VGG16(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape
二、使用 PyTorch 训练 VGG16 猫狗分类器 数据划分完成后，我们就可以用 VGG16 进行训练了。 1....自定义 VGG16 并加载预训练模型 按照论文以及网上的资料参考简单写了一个 VGG16 。加载了官方给的预训练权重，然后把模型移动到 GPU，否则会非常慢。...(device) 不过如果你非常了解 VGG16，你也可以直接使用 torchvision 中的 VGG16 模型，官方给出的模型都是调过参数的，训练效果会更好、更快。...import torchvision.models as models import torch.nn as nn # 加载预训练的 VGG16 模型 model = models.vgg16(pretrained...✅ VGG 迁移学习：加载 VGG16 预训练模型，冻结卷积层，仅微调全连接层。 ✅ 训练过程：使用交叉熵损失 + SGD 优化器进行训练，验证集准确率可达 90%+！
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。...') #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
Keras系列： 1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一） 2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential...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...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。
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 ? ?
VGG16模型是在ImageNet竞赛中获得成功的最早的算法之一，它比较简单，本篇用它来介绍迁移学习和用来训练我们的蔬菜水果图像分类器。 VGG16模型包含5个VGG块(features部分)。...VGG16详细的模型结构如下： VGG( (features): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1,...0.2f}%, Test Avg loss: {test_loss:>8f}\n") vgg = models.vgg16(pretrained=True) # 如果是电脑第一次运行，它会从网络下载VGG16...= 36 # 本来VGG16是1000个分类，但当前问题只有36个分类 print(model) transform1 = transforms.Compose([transforms.Resize...模型。
如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。...使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。 微调模型是用于特征提取的冻结的卷积基，将其顶部的几层“解冻”，并将这几层和新增加的Dence层一起联合训练。...之所以叫微调，是因为它只是略微调整了所复用模型中更加抽象的表示，以便让这些表示与新的任务更加相关。...微调模型的步骤如下： 1）在已经训练好的基网络上添加自定义网络； 2）冻结基网络； 3）训练所添加的部分； 4）解冻基网络的一些层； 5）联合训练解冻的这些层和添加的部分。...weights：指定模型初始化权重检查点 include_top：指定模型最后是否包含密集连接分类器。默认情况下，这个密集连接分类器对应于ImageNet的1000个类别。
TensorFlow之VGG16实战 本次VGG16网络结构，我们依旧采用之前的鲜花数据集，代码部分也依旧采用之前的结构，但是输入数据的处理代码稍微升级了下，其余的大同小异，之后我会将代码放到代码托管平台
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...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。...其实这一步花费了很长时间，因为模型的迁移涉及到两个部分，一个是模型的框架，另一个是模型的参数。 先说官方文档，众所周知，keras的模型结构有两种：Sequential、Model。...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...Flatten层，利用Model的pop()将最后三层Dense删除，再增加合适尺寸的Dense层，问题解决 注：想要利用训练好的VGG16，最好自己下载，然后改VGG16源码里面的载入地址
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....caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device(0) # caffe.set_mode_cpu() print 'Start...' solver_def = '/path/to/vgg16...new_height: 224 new_width: 224 batch_size: 4 shuffle: false label_dim: 3 } } ##### vgg16...name: "vgg16-multilabel" input: "data" input_dim: 1 input_dim: 3 input_dim: 224 input_dim: 224 ##### vgg16...def preprocess(self, im): """ preprocess() emulate the pre-processing occuring in the vgg16
训练实战篇：在小规模医学影像数据集上对 VGG16 模型进行严格验证，并精心调优如 batch_size、学习率等关键超参数，以实现模型性能的最优化。...然而，VGG16 模型原设计是针对 224x224 的图像输入。为了使 CIFAR10 数据集能够适配 VGG16 模型，我们需要对图像进行预处理。...模型构建：调用自定义 VGG16 网络在代码中，我们假设VGG16类已经被正确定义，该类应包含 16 层卷积层和全连接层结构。...模型调整：更适配小数据集的设计使用预训练模型：可以将在 ImageNet 上预训练的 VGG16 模型权重迁移到 CIFAR10 任务中。...五、总结与实践建议本次实战通过在 CIFAR10 数据集上训练 VGG16 模型，全面展示了深度学习从数据预处理到模型部署的完整流程。
特征提取之后，使用图像的这些特征与其对应的类别标签训练一个分类模型。常用的分类模型有SVM，LR，随机森林及决策树等。 上面流程的一大问题是特征提取不能根据图像和其标签进行调整。...一个经典的深度网络包含很多参数，由于缺乏足够的训练样本，基本不可能训练出一个不过拟合的模型。但是对于CNN模型，从头开始训练一个网络时你可以使用一个很大的数据集如ImageNet。...（2）计算量 大部分的CNN模型都需要很大的内存和计算量，特别是在训练过程。因此，计算量会成为一个重要的关注点。同样地，如果你想部署在移动端，训练得到的最终模型大小也需要特别考虑。...在预测时，相当于集成这些模型并取均值。这种结构化的模型正则化技术有利于避免过拟合。...VGG16 VGG16是牛津大学VGG组提出的。VGG16相比AlexNet的一个改进是采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，5x5）。
二、等待已久的VGG16： VGG16分为16层，我们主要讲前面的前几层（越详细越好吧，后面是一样的） ——首先教会大家一个看其他神经网络也是用的办法：官方数据表格： ?...训练技巧： 两大原因导致VGG16收敛速度很快（相对的） 小的卷积核，统统使用了3*3的卷积核； 某些层的初始化。 作者首先训练了网络A，因为A比较小，所以更容易收敛。...三、利用之前的基本概念来解释深层的VGG16卷及网络； 1、从INPUT到Conv1： ?...首先两个黄色的是卷积层，是VGG16网络结构十六层当中的第一层（Conv1_1）和第二层（Conv1_2），他们合称为Conv1。...解决这些问题，你的VGG16就已经完全可以从头到尾说清楚了！！！
比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图： ? 或者给出像下面的架构图： ?...VGG16本来就简单，但是越简单的东西"大牛"们往往不想去解释，说是“入门教程”，基础的不解释怎么教人入门。...如果你想用VGG16 给自己的数据作分类任务，这里就需要改成你预测的类别数。 至此VGG16整个网络架构以及数据变化都清楚了。...VGG16 是基于大量真实图像的 ImageNet 图像库预训练的网络 vgg16对应的供keras使用的模型人家已经帮我们训练好，我们将学习好的 VGG16 的权重迁移（transfer）到自己的卷积神经网络上作为网络的初始权重...对应的模型已经下载好来，可以通过上面的方式获取。 ? ? ? 预测2 ? 预测3 ?
VGG 模型架构 VGG 由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）开发。包含两个版本：VGG16 和 VGG19，分别有16个层级和19个层级。本文只介绍 VGG16 。...参数创建自己的 VGG16 模型。...使用模型对图片进行分类 3.1 图片预处理 要使用 VGG16 对图片进行分类，首先需要对图片进行预处理，转换成张量，如下助手函数就是完成这一功能，指定图片存储路径，返回一个 VGG16 模型能够处理的...事实上，我们刚才只是创建了一个和 VGG16 架构一样的模型，但是它还未经过训练，模型的权重还是随机初始化的，而加载的 VGG16 已经加载了 ImageNet 数据集上预训练的权重。...知道问题，是不是，只要我们将模型的权重设置成和 VGG16 一样就可以了？不妨一试。
（以VGG16为例） 1.当服务器不能联网时，需要把模型*.h5文件下载到用户目录下的~/.keras/model，模型的预训练权重在载入模型时自动载入 2....通过以下代码加载VGG16： # 使用VGG16模型 from keras.applications.vgg16 import VGG16 print('Start build VGG16 ------...-') # 获取vgg16的卷积部分，如果要获取整个vgg16网络需要设置:include_top=True model_vgg16_conv = VGG16(weights='imagenet', include_top...模型原始输入转换成自己的输入 output_vgg16_conv = model_vgg16_conv(input) # output_vgg16_conv是包含了vgg16的卷积层，下面我需要做二分类任务...模型 my_model = Model(input=input, output=x) # 下面的模型输出中，vgg16的层和参数不会显示出，但是这些参数在训练的时候会更改 print('\nThis is
第四步，设计模型结构 from tensorflow.keras.regularizers import l2 # 加载预训练的VGG16卷积基（不包括顶部的全连接层） vgg16_model = VGG16...model.layers: layer.trainable = False # 创建一个新的模型 model_fine_tuning = Sequential() # 将VGG16的卷积基添加到新模型中...接下来，创建了一个新的Sequential模型，并将VGG16的卷积基添加进去，随后使用Flatten层将卷积特征图展平，为全连接层准备输入。...model_fine_tuning.summary()方法输出模型架构，帮助查看各层的结构和参数。通过这种方式，模型能够利用VGG16的预训练卷积基进行特征提取，并通过新添加的全连接层进行分类。...此外，preprocessing_function=preprocess_input使用了VGG16预训练模型的标准预处理函数，确保输入图像的像素范围符合VGG16的训练要求。
来源：AI公园本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论模型在生产中失效的一些常见模式。 计算机视觉模型在训练、验证和测试集中可以正常工作，但在生产场景中失效。...错误模式1：变体分类器(观察到了错误的地方) 模型预测了环境等虚假特征，而不是感兴趣的对象。例如，让我们看下面的示例，用预训练模型VGG16对图像的预测。这些图像是美洲狮和一些飞行昆虫的图像。...虽然VGG16能够准确地预测美洲狮，但它在预测飞行昆虫身上失效了。从热图中可以看出，VGG16很好地聚焦了不变特征，即动物的身体。但是它没有聚焦在昆虫的身体上，而是分散在整个图像中。...VGG16 是根据感兴趣的对象背景和环境等虚假特征预测的。因此，对于飞行昆虫物种，VGG16 是一个变体分类器。...错误模式3：看到不存在的东西（pareidolia） VGG16将飞行的昆虫预测为蜘蛛。 可以看出，VGG16看到了不存在的蜘蛛图案，这几乎接近人类对幻视症的认知现象。
非线性增强：每层卷积后接ReLU激活，增加模型表达能力。 深度可控：通过堆叠层数灵活调整网络深度（如VGG16、VGG19）。...1.2 VGG16与VGG19架构对比 网络层 VGG16结构 VGG19结构 卷积块1 2×[Conv3-64] + MaxPool 2×[Conv3-64] + MaxPool 卷积块2 2×[Conv3...全连接层参数量占主导（约1.2亿参数），导致模型体积庞大。...from tensorflow.keras.models import Model # 加载预训练VGG16（不含全连接层） base_model = VGG16(weights='imagenet...） 2560万（ResNet50） 训练难度 梯度易消失，需精细初始化 残差连接缓解梯度消失 4.2 性能对比（ImageNet） 模型 Top-1准确率 Top-5准确率 计算量（GFLOPs） VGG16
使用 VGG16 迁移学习 2.1 导入包 2.2 定义模型 2.3 数据处理 2.4 配置模型、训练 2.5 预测提交 Digit Recognizer 练习地址 相关博文： [Hands On...使用 VGG16 迁移学习 VGG16 help 文档： Help on function VGG16 in module tensorflow.python.keras.applications.vgg16...2.2 定义模型 vgg16 = VGG16(weights='imagenet',include_top=False, input_shape=(32, 32, 3))...# VGG16 模型在include_top=False时，可以自定义输入大小，至少32x32，通道必须是3 mylayer = vgg16.output mylayer = Flatten()(mylayer...预测得分：0.93696 可能是由于 VGG16模型是用 224*224 的图片训练的权重，我们使用的是 28*28 的图片，可能不能很好的使用VGG16已经训练好的权重 ----
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