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加载预训练模型VGG-16时出现的问题

可能有多种原因和解决方法。以下是一些可能的问题和解决方案：

问题：找不到预训练模型的权重文件。解决方案：确保权重文件存在于指定的路径中。如果权重文件不存在，可以尝试重新下载权重文件并保存到正确的路径。
问题：模型加载过程中出现内存错误。解决方案：内存错误可能是由于加载的模型过大导致的。可以尝试减少模型的大小，或者使用具有更大内存容量的计算机。
问题：加载的权重文件与模型架构不匹配。解决方案：确保加载的权重文件与使用的模型架构匹配。可以检查模型架构和权重文件之间的差异，并相应地进行调整。
问题：加载的权重文件损坏或不完整。解决方案：重新下载权重文件，并确保文件完整无损坏。
问题：模型加载速度过慢。解决方案：模型加载速度过慢可能是由于网络连接较慢或服务器负载较高导致的。可以尝试更改网络连接，或者在非高负载时段尝试加载模型。
问题：模型加载后出现运行时错误。解决方案：运行时错误可能是由于模型加载过程中遗漏了某些依赖项或配置不正确导致的。可以检查模型加载过程中的错误提示，并相应地进行修复。

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Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Pytorch 基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见👇 Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集） ---- 本文目录介绍 1

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【文本检测与识别-白皮书-3.1】第三节：算法模型

2014年论文《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report》提出R-CNN模型，即Regions with CNN features。这篇论文可以算是将CNN方法应用到目标检测问题上的开山之作。

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CVPR 2019 | 用异构卷积训练深度CNN：提升效率而不损准确度

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PyTorch中基于TPU的FastAI多类图像分类

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本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章，这次我采用了VGG-19结构，并增加了预测与保存and加载模型两个部分。

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

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论文精萃|11th|反向传播可视化的理论解释 | 附全文下载

反向传播（back propagation）是深度神经网络的一个必要环节，令人好奇的是：反向传播的张量到底是什么样子呢?我们能从中获得哪些信息，从而更好的理解神经网络？今天介绍的论文是《A Theo

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IJCAI 2018 | 让CNN跑得更快，腾讯优图提出全局和动态过滤器剪枝

作者：Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等

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【colab pytorch】训练和测试常用模板代码

写一个label_smoothing.py的文件，然后在训练代码里引用，用LSR代替交叉熵损失即可。label_smoothing.py内容如下：

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Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

对于目标检测，两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高，而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点，本文提出了一种新的单阶段检测器，称为RefineDet，它比两阶段方法具有更好的精度，并保持了与单阶段方法相当的效率。RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。多任务丢失功能使我们能够以端到端方式训练整个网络。在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO上的大量实验表明，RefineDet能够以高效的方式实现最先进的检测精度。

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首次在手机端不牺牲准确率实现BERT实时推理，比TensorFlow-Lite快近8倍，每帧只需45ms

基于Transformer的预训练模型在许多自然语言处理（NLP）任务中取得了很高的准确度。但是这些预训练模型往往需要很大的计算量和内存。由于移动平台的存储空间以及计算能力的限制，这些模型很难实现在移动端的部署。

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RCNN 学习笔记

Author : Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik

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图解十大 CNN 架构

CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。

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AI实践精选：通过图像与文本对电子商务产品进行分类

Christopher Bonnett 来自Summer 2016 New York Data Science Fellowship ，后为Insight中的一员。在Insight期间，他曾经在Lyn

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RCNN学习笔记(7):Faster R-CNN 英文论文翻译笔记

reference link：http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/48804687

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使用VGG模型自定义图像分类任务

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。

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量化新方法 | 模型压缩6倍，无需重训练

为了降低随机存取存储器(RAM)的要求，并提高识别算法的速度，考虑了训练神经系统的权重离散化问题，在比特数为1或2时达到相同的精度。在3bit指数离散化的情况下，神经网络VGG-16的性能已经令人满意(top5精度69%，ResNet50神经网络在4bit时top5的精度为84%。其他神经网络在5bit时表现相当好(Xception、Inception-v3和MobileNet-v2 top5的精度分别为87%、90%和77%)。在较少的比特数下，精度迅速下降。

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手把手教你用TensorFlow实现看图说话 | 教程+代码

王新民编译整理量子位出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能，我们人类在幼儿园时就掌握了，机器们前赴后继学了这么多年，也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程，详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上，用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。如果你一时想不起O’reilly是什么，量子位很愿意帮你回忆：好了，看教程：准备工作装好T

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DilatedNet - 扩张卷积（语义分割）

这次，对来自普林斯顿大学和英特尔实验室的Dilated Convolution一文进行了简要回顾。扩张卷积的思想来自小波分解。它也被称为“atrous convolution”，“algorithmeàtrous”和“hole algorithm”。因此，如果我们能够将它们转变为深度学习框架，那么可以认为过去的任何想法仍然是有用的。

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TensorFlow-VGG16模型复现

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。

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国庆堵车 | AI“高速”车辆检测轻而易举监测大家安全

Single-stage目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点，近年来受到广泛关注。通常，大多数现有的single-stage检测器遵循两个常见的实践：它们使用在ImageNet上预先训练的网络主干来完成分类任务，并使用自顶向下的特征金字塔表示来处理规模变化。

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【动手学深度学习】使用块的网络（VGG）的研究详情

启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下：

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Deep Residual Learning for Image Recognition

更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深入得多。我们显式地将层重新表示为参考层输入的学习剩余函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据表明，这些剩余网络更容易优化，并可以从大幅增加的深度获得精度。在ImageNet数据集上，我们评估了高达152层的剩余网—比VGG网[41]深8×，但仍然具有较低的复杂性。这些残差网的集合在ImageNet测试集上的误差达到3.57%，该结果在ILSVRC 2015年分类任务中获得第一名。我们还对CIFAR-10进行了100层和1000层的分析。在许多视觉识别任务中，表征的深度是至关重要的。仅仅由于我们的深度表示，我们获得了28%的相对改进的COCO对象检测数据集。深度残差网是我们参加ILSVRC & COCO 2015竞赛s1的基础，并在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测、COCO分割等方面获得第一名。

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风格迁移原理及tensorflow实现-附代码

作者：刘威威编辑：田　旭前言本文将详细介绍 tf 实现风格迁移的小demo，看完这篇就可以去实现自己的风格迁移了，复现的算法来自论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 本文分为以下部分：第一节：深度学习在风格迁移上的背后原理；第二节：风格迁移的代码详解第三节：总结图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像B中去，得到新的图像，取个名字为new B，其中new B中既包含图像B的内容

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检测9000类物体的YOLO9000 更好更快更强

多尺度训练YOLOv2；权衡速度和准确率，运行在不同大小图像上。YOLOv2测试VOC 2007 数据集：67FPS时，76.8mAP；40FPS时，78.6mAP。

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