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基于tensorflow + Vgg16进行图像分类识别
1. VGG-16介绍
vgg是在Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition期刊上提出的。模型可以达到92.7%的测试准确度,在ImageNet的前5位。它的数据集包括1400万张图像，1000个类别。 vgg-16是一种深度卷积神经网络模型，16表示其深度，在图像分类等任务…
vgg 16模型的内存和参数量的计算
cs231n上关于VGG-16模型的内存和参数的计算过程如下。
INPUT: [224x224x3] memory: 224*224*3150K weights: 0
CONV3-64: [224x224x64] memory: 224*224*643.2M weights: (3*3*3)*64 1,728
CONV3-64: [224x224x64] memory: 224*224*643.2M weights: (3*3*6…
经典卷积神经网络——VGG16
VGG16 前言一、VGG发展历程二、VGG网络模型三、VGG16代码详解1.VGG网络架构2.VGG16网络验证2.读取数据，进行数据增强3.训练模型，测试准确率 四、VGG缺点 前言
我们都知道Alexnet是卷积神经网络的开山之作，但是由于卷积核太大，移动…
用tensorflow手动实现VGG16
用tensorflow手动实现VGG16
1简介
VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中，VGG 在Top-5中取得…
VGG-16图像识别
VGG net
VGG net是 Karen simonyan 等人在2015年的CLR会议中公开的神经网络模型。这个模型在2014年的Imagenet比赛中获得了定位第一名和分类第二名的好成绩，它的主要贡献在于利用33小卷积核的网络结构对逐渐加深的网络进行评估，结果表明加深网络深度到1…
VGG16+UNet个人理解及代码实现（Pytorch）
以下内容均为个人理解，如有错误，欢迎指正。
VGG16
网络结构
vgg16的网络结构如下所示，16的含义就是说网络中有16个全连接层。 图1没有画出最后一层。 结合这两张图来看，捋一下网络的结构和卷积的过程： 1.第一阶段…
详解VGG16以及启发
论文名字是《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recongnition》 下载链接： http://vc.cs.nthu.edu.tw/home/paper/codfiles/melu/201604250548/VGG.pdf 为什么要读VGG16？ 作为基础网络，分类性能非常好；VGG1…
搭建Vgg16训练CIFAR10数据集
今天我们来学习下经典网络VGG，并且模拟实现VGG16，且用来训练cifar10数据集。
一：VGG简单学习 先来看下图的总体介绍，有下面几种分类，A，A-LRN，B，C，D，E。其中最…
Pytorch之VGG16图像分类
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一、VGG
1.VGG网络结构
（1）输入层
（…
tensorflow微调vgg16 程序代码汇总
一、【深度学习图像识别课程】tensorflow迁移学习系列：VGG16花朵分类
转自：https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/80330581 花朵数据库介绍
种类5种：daisy雏菊，dandelion蒲公英，rose玫瑰ÿ…
)
使用pytorch实现VGG16模型(小白学习,详细注释)
VGG16的模型 首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型.
代码实现
Vgg16Net.py
from torch import nnclass Vgg16_net(nn.Module):def __init__(self):super(Vgg16_net, self).__init__()self.layer1nn.S…
计算VGG16的参数量
目录
参数量parameters计算公式：
计算量(浮点运算数)FLOPs计算公式
MAC内存访问代价
VGG16的参数量、Memory、计算量 参数量parameters计算公式：
参数量 filte长 * filter宽 *fiter通道深度(输入通道数) *filter个数(输出通道数) filter个数(输出…
深度学习之基于Tensorflow2.0实现VGG16网络
VGG系列的网络，在网络深度上相比于其之前的网络有了提升，VGG16与VGG19是VGG系列的代表，本次基于Tensorflow2.0实现VGG16网络。
1.VGG16 网络简介
VGG16网络模型在2014年ImageNet比赛上脱颖而出，取得了在分类任务上排名第二&…
CNN系列学习之VGG16
前言：
CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,Inception V3,DenseNet等。重点总结每个网络的设计思想（为了解决什么问题），改进点（是怎么解决这…
深入理解卷积神经网络 VGG16
文章目录 一、认识 VGG 161. 相关知识2. 块结构3. 特点4. 权重参数二、分析 VGG16 的过程三、理解神经网络 VGG 16四、用VGG16 来做一个图像识别案例一、认识 VGG 16
1. 相关知识
VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Imag…
【深度学习】全面理解VGG16模型
全面理解VGG16模型 VGG16的结构层次介绍结构图VGG16模型所需要的内存容量介绍卷积中的基本概念1.从input到conv1：2.从conv1到conv2之间的过渡：3.conv2到conv3：4.进入conv3：5.从conv3到conv4之间的过渡：6.最后到三层全连接FC层结论VGG16的结构层次
vgg16总共有16层，13个卷…
深度学习——VGG16模型详解
1、网络结构
VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。
根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最…
VGG16模型详解 and 代码搭建
目录
一. VGG 网络模型
二. 代码复现
1. 网络搭建
2.数据集制作(pkl)
3.源码地址 一. VGG 网络模型 Alexnet是卷积神经网络的开山之作，但是由于卷积核太大，移动步长大，无填充，所以14年提出的VGG网络解决了这一问题。而且VGG网…
【常用工具】MSF使用教程（一）漏洞扫描与利用（以永恒之蓝漏洞复现为例）
目录 1 MSF框架1.1 MSF简介1.2 MSF五大模块类型1.3 渗透攻击步骤1.4 小结 2 实验简介2.1 永恒之蓝简介2.2 实验环境2.3 实验目的 3 实验前准备3.1 MSF启动、退出、更新3.2 MSF启动与更新实操 4 主机扫描4.1 使用辅助模块进行端口扫描4.2 使用辅助模块进行服务扫描4.3 使用 Nmap…
Windows网络服务渗透测试实战-MSF恶意程序利用
一、实验项目名称
Windows网络服务渗透测试实战-MSF恶意程序利用
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