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利用vgg-16登上kaggle 图像识别比赛五十强

2、vgg-16 接下来就是利用vgg-16进行预测了,代码贴上来 ?

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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 其中医学类又细分为了胸部、头部、四肢三类 数据规模:训练集1700张,验证集450张,测试集35张 模型 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 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 ,最好自己下载,然后改VGG16源码里面的载入地址(因为Keras需要去国外下载,及其慢,本库存放在VGG16_model中) 训练 图像大类分类模型训练:人物、动物、室内、交通、医学 ?

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    深度学习、图像识别入门,从VGG16卷积神经网络开始

    答案会在后面的VGG16里面讲清楚) 3、第三个知识点是步长的概念: 卷积核(后面讲到VGG16会介绍)移动的步长(stride)小于卷积核的边长(一般为正方行)时,变会出现卷积核与原始输入矩阵作用范围在区域上的重叠 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: ? 卷积神经网络了 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!!!

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    VGG 论文研读

    摘要 研究主要贡献是通过非常小的3x3卷积核的神经网络架构全面评估了增加深度对网络的影响,结果表明16-19层的网络可以使现有设置的网络性能得到显著提高

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    VGG论文阅读

    论文下载 VGG 是 ImageNet 2014 年目标定位竞赛的第一名,图像分类竞赛的第二名 VGG论文图 ? 摘要中,作者研究了模型深度与精确度之间的关系。" 作者的模型(除了一个)都不包含局部响应规范化(LRN),LRN就是Local Response Normalization,这是AlexNet中使用的一种规范化方法,VGG的作者认为LRN效果并不好,反而还会增加内存占用和计算时间 首先,VGG模型的训练是站在AlexNet的肩膀上进行的,其中有一项不同的是,VGG没有对图片做cropping处理。 VGG模型的Loss Function选择的是multinomial logistic regression Batch Size=256,gradient descent使用的是BP+momentum 为了速度的原因,我们通过对具有相同配置的单尺度模型的所有层进行微调,训练了多尺度模型,并用固定的S=384进行预训练 基本上VGG模型的重点就在上面了,下面用吴恩达老师的一张图来总结一下吧 ?

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    VGG和GoogLeNet inception

    02 VGG vgg[1]继承了lenet以及alexnet的一些框架,尤其是跟alexnet框架非常像,vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征,可以看做和alexnet一样总共 8个part,vgg论文中给出了A~E这五种配置,卷积层数从8到16递增。 由于VGG-Net的所有 convolutional layer 使用同样大小的 convolutional filter,大小为 3 x 3,所以它的深度比较容易扩展,同时结构也比较简单。 具有如下结构,在3x3前,5x5前,max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低feature map厚度的作用,这也使得虽然googlenet有22层但是参数个数要少于alexnet和vgg 04 总结 综上所述,vgg网络更简单粗暴,在Alexnet的基础上不停地加卷基层,扩展神经网络的深度,并且取得了较好的效果,也让人们认识到加深网络是提高模型质量的一个有效途径。

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    TASK 5 AlexNet与VGG

    VGG 2.1 架构 学长给的VGG案例为VGG16,使用了16层的VGG。 代码参考VGG in TensorFlow 各层的尺寸计算方法在上文1.4篇章(AlexNet架构)已经描述,此处不赘述。 2.2 运行结果 各个层的卷积核大小或维度 各个层的维度 下面是VGG各个层的参数维度情况 conv1_1_W的conv表示卷积层,1_1表示第一部分的第一块卷积层,1_2则表示第一部分的第二块卷积层

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    VGG论文笔记小结

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/81674099 VGG论文的主要内容如下: VGG研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响 ---- 1 不同大小的核的区别,以及Alexnet与VGG对比 1.1 首先说明下小核与大核的区别: VGG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( 1.2 Alexnet与VGG对比 如下图,可以简单的将VGG和AlexNet对比: ? 图中把VGG也当做是5 conv + 3 FC,(VGG中两个conv等价于Alexnet中一个conv)。 网络A中的11个加权层(8个卷积层和3个FC层)到网络E中的19个加权层(16个卷积层和3个FC层)(即VGG19),D16层即VGG16。 尽管VGG可以在ImageNet上表现很好,但是将其部署在一个适度大小的GPU上是困难的,因为需要VGG在内存和时间上的计算要求很高。由于卷积层的通道数过大,VGG并不高效。

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    VGG网络结构分析

    https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79084205 一:VGG详解 本节主要对VGG网络结构做一个详细的解读,并针对它所在Alexnet 首先,附上一张VGG的网络结构图: ? 由上图所知,VGG一共有五段卷积,每段卷积之后紧接着最大池化层,作者一共实验了6种网络结构。 分别是VGG-11,VGG-13,VGG-16,VGG-19,网络的输入是224*224大小的图像,输出是图像分类结果(本文只针对网络在图像分类任务上,图像定位任务上暂不做分析) 接下来开始对VGG ,但是在特征提取上,VGG一直是一个很好的网络,所以说,当你的某些任务上resnet或者inception等表现并不好时,不妨试一下VGG,或许会有意想不到的结果。 VGG之所以是一个很好的特征提取器,除了和它的网络结构有关,我认为还和它的训练方式有关系,VGG并不是直接训练完成的,它使用了逐层训练的方法。

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    【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    深度学习VGG模型核心拆解

    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。 不过既然是开篇,先来看看VGG的特点: 小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3(极少用了1x1); 小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核,VGG全部为2x2的池化核; 层数更深特征图更宽。 最后我会再次引用CS231n对于VGG的中肯评价进行总结,不过还是先从当时的任务和历史背景开始说明。 这里给出一张VGG作者的PPT,作者在VGGNet的实验中只用了两种卷积核大小:1x1和3x3。 优点 既然说到了VGG清一色用小卷积核,结合作者和自己的观点,这里整理出小卷积核比用大卷积核的三点优势: 更多的激活函数、更丰富的特征,更强的辨别能力。

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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。 因此先训练浅层网络,再用训练好的浅层网络去初始化深层网络.2 VGG-16网络复现2.1 VGG-16网络结构(前向传播)复现复现VGG-16的16层网络结构,将其封装在一个Vgg16类中,注意这里我们使用已训练好的 as plt VGG_MEAN = # 样本RGB的平均值 class Vgg16(): def __init__(self, vgg16_path=None): if vgg16_path is = vgg16.Vgg16() # 自定义的Vgg16类实例化出vgg对象 # 调用类的成员方法forward(),并传入待测试图像,也就是网络前向传播的过程 vgg.forward(images)

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    深度理论VGG-NET 网络

    深度学习VGG-NET 网络 概述 VGG名字来源于Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford 方法 使用了卷积神经网络,其中卷积核为3x3卷积核,按照模型的层数,分为11-19层,其中16层的模型为VGG-16,19层的为VGG-19 论文中,作者测试了A-E不同深度的神经网络。 VGG-16立体化图 13个卷积层(Convolutional Layer),分别用conv3表示 3个全连接层(Fully connected Layer),分别用FC表示 5个池化层(Pool layer ),分别用maxpool表示 ReLU为隐藏层,为激活函数 有意思的是vgg网络可以按照卷积层和池化层组合划分为不同的块结构,分别为Block1~block5,每一个块分由若干个卷积层和池化层组成,如block4

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    Tensorflow2.0实现VGG13

    训练大概50epoch,这里仅仅展示20个,可以看到,验证准确率是在不断的上升的,后面的数据就不展示了,我也没训练完,有兴趣的可以接着跑将模型保存一下,有时间再...

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    利用PyTorch实现VGG16教程

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class VGG16(nn.Module ): def __init__(self): super(VGG16, self). = F.relu(out) out = self.fc3(out) out = F.log_softmax(out, dim=1) return out 补充知识:Pytorch实现VGG 过拟合了~ 以上这篇利用PyTorch实现VGG16教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    VGG16 、VGG19 、ResNet50 、Inception V3 、Xception介绍

    这也就是为什么采用传统的计算机视觉技术需要花费多年时间才能打造一个好的计算机视觉系统(如OCR,人脸验证,图像识别,物体检测等),这些系统在实际应用中可以处理各种各样的数据。 自从2010年,每年都会举行ImageNet图像识别竞赛,比赛会提供从ImageNet数据集中抽取的属于1000类的120万张图片。每个网络架构都是在这120万张图片上测试其在1000类上的准确度。 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)。 可以看到VGG-D,其使用了一种块结构:多次重复使用同一大小的卷积核来提取更复杂和更具有表达性的特征。这种块结构( blocks/modules)在VGG之后被广泛采用。 其准确度比VGG和GoogLeNet要高,但是计算效率也比VGG高。152层的ResNet其top-5准确度为95.51%。 ResNet主要使用3x3卷积,这点与VGG类似。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    深度学习VGG模型核心拆解

    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。 不过既然是开篇,先来看看VGG的特点: 小卷积核。作者将卷积核全部替换为3x3(极少用了1x1); 小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核,VGG全部为2x2的池化核; 层数更深特征图更宽。 最后我会再次引用CS231n对于VGG的中肯评价进行总结,不过还是先从当时的任务和历史背景开始说明。 任务背景 ? 这里给出一张VGG作者的PPT,作者在VGGNet的实验中只用了两种卷积核大小:1x1和3x3。 优点 既然说到了VGG清一色用小卷积核,结合作者和自己的观点,这里整理出小卷积核比用大卷积核的三点优势: 更多的激活函数、更丰富的特征,更强的辨别能力。

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