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PyTorch 08 —预训练模型(迁移学习)
一 什么是预训练网络 预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集 大规模图像分类任务 上训练好的卷积神经网络 如果这个原始数据集足够大且足够通用 那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征的模型 即使新问题和新任务
PyTorch笔记
Pytorch
深度学习
VGG16
resnet
深度学习之基于VGG16与ResNet50实现鸟类识别
鸟类识别在之前做过 但是效果特别差 而且ResNet50的效果直接差到爆炸 这次利用VGG16与ResNet50的官方模型进行鸟类识别 1 导入库 import tensorflow as tf import numpy as np imp
机器学习
VGG16
ResNet50
深度学习
tensorflow
Keras使用VGG16模型预测自己的图片
Keras使用VGG16模型预测自己的图片 环境 Win10 Miniconda3 Pycharm2018 02 代码如下 from keras applications vgg16 import VGG16 from keras prep
AI
Keras
cnn
VGG16
VGG16训练RAF-DB
使用VGG16对本地数据集RAF DB中的basic图片进行训练 xff0c 官方已经在图片命名时分好了train与test xff0c train和test的label在同一个txt文件里 xff0c 方便起见 xff0c 把这两种lab
VGG16
RAF
基于TensorFlow的VGG16模型源码
我看了网上的一些源码程序 xff0c 自己下载跑一哈 xff0c 发现有很多的错误 xff0c 不知道是我电脑原因 xff0c 还是tensorflow版本问题 xff0c 我自己基于别人的源码修改了一些细节 xff0c 使程序可以顺利运行
tensorflow
VGG16
模型源码
VGG16提取图片特征
import os import numpy as np import torch import torch nn import torchvision models as models from torch autograd import
VGG16
提取图片特征
2021-01-31 VGG16
0 总结 总结 深度很重要 主要contribution在于对网络depth作用的全面evaluation 使用堆叠3x3小卷积 xff0c depth达到16 19 用全卷积之后求和 xff0c 而不是crop xff08 OverFea
2021
VGG16