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VGG16 训练猫狗数据集
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。 import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models # 自定义 VGG16 class VGG16(nn.Module ): def __init__(self, num_classes=2): super(VGG16, self). ，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。
53500编辑于 2025-03-26- 来自专栏机器学习学研社
深度学习模型系列(1) | VGG16 Keras实现
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。 通过对上述的分析，VGG16共包含： 13个卷积层，用conv3-xxx表示； 5个池化层，用maxpool表示； 3个全连接层，用FC-xxx表示。 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
5.1K41发布于 2019-09-19 - 来自专栏大数据智能实战
基于tensorflow + Vgg16进行图像分类识别的实验
本实验主要参照了这个网页https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/来进行。
3.1K90发布于 2018-01-09 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
基于VGG16迁移学习给蔬菜水果分类
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 torch.cuda.is_available(): # vgg = vgg.cuda() print(vgg) model = vgg model.classifier[-1].out_features = 36 # 本来VGG16 plt.grid() plt.savefig("Accuracy and loss plot.png") plt.show() 本例中没有使用GPU计算，应为我的GPU太水，带不动VGG16
1.4K10编辑于 2022-06-07 - 来自专栏Mybatis学习
Tensorflow2——使用预训练网络进行迁移学习（Vgg16）
想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。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。这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。
1.9K30发布于 2021-06-21 - 来自专栏居士说AI
深度学习实战篇之 ( 十四) -- TensorFlow之VGG16
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
1.1K10编辑于 2022-06-01 - 来自专栏机器学习AI算法工程
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 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 Flatten层都会报错，尝试各种写法都报错误 最后我决定不动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（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 ?
1.7K10发布于 2019-10-28 - 来自专栏AIUAI
Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署
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
1.6K40发布于 2019-02-18 深度学习实战 04：卷积神经网络之 VGG16 复现三（训练）
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。 一、VGG16 架构VGG16 作为卷积神经网络中的经典架构，其结构清晰且具有强大的特征提取能力。下面是 VGG16 的架构图：二、训练流程与代码解析1. 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。 轻量化改进：VGG16 模型的参数量较大（约 1.38 亿），对于 CIFAR10 这样的小数据集可能会导致过拟合。
1.1K00编辑于 2025-07-19- 来自专栏机器学习AI算法工程
VGG16 、VGG19 、ResNet50 、Inception V3 、Xception介绍
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）。
4K31发布于 2020-04-26 - 来自专栏机器学习AI算法工程
深度学习、图像分类入门，从VGG16卷积神经网络开始
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！！！
1.1K10发布于 2019-10-28 - 来自专栏机器学习AI算法工程
卷积神经网络VGG16这么简单，为什么没人能说清？
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。 下面用VGG16 来做一个图像识别案例： 完整代码地址： 关注微信公众号datayx 然后回复“VGG”即可获取。 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
2.5K11发布于 2019-10-28 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Keras篇】---利用keras改写VGG16经典模型在手写数字识别体中的应用
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。 即使这样仍然需要24GB以上的内存，或者使用数据生成器 model_vgg = VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(48,
2.4K20发布于 2018-09-13 - 来自专栏机器学习AI算法工程
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 6、还有一个就是通道的概念：这个不算知识点，仅仅是一个常识词语，比如一张图片，有RGB三种颜色，对应三个灰度级别，也就是三个通道了： 更加抽象的图可以参照下面的结构： 二、等待已久的VGG16： VGG16 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 按照第一部分算的得出来的是一维的298*298的矩阵（因为卷积核也是三维所以结果是一维）； 然后回想一下什么是Padding、前面也讲过它的概念了；所以不了一圈的圆，回到了300*300*1； 然后，VGG16 解决这些问题，你的VGG16就已经完全可以从头到尾说清楚了！！！
1.9K40发布于 2018-06-07 - 来自专栏素质云笔记
keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）
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 默认的输入数据格式应该是：channels_last # -*- coding: utf-8 -*- '''VGG16 model for Keras. # Reference: - [Very Deep (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。
10.4K82发布于 2018-01-02 - 来自专栏机器学习实战
【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】
Vgg16 VGG16 是一种非常流行的卷积神经网络（CNN）架构，由 Visual Geometry Group (VGG) 提出，通常用于图像分类任务。 VGG16 的架构 VGG16 网络包含 16 个层，具体包括： 13 个卷积层：每个卷积层使用大小为 3x3 的卷积核，步幅（stride）为 1，并且有 padding 保证图像尺寸不变。 本次迁移学习使用vgg16为例，再其架构上进行部分微调以适用于本次任务。 模型，不包含顶层（即不包含全连接层），并设置输入形状 base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=input_tensor = Model(inputs=input_tensor, outputs=x) # 打印模型摘要 model.summary() 首先，我们加载了一个已经在 ImageNet 数据集上训练好的 VGG16
58410编辑于 2025-01-21 - 来自专栏机器学习实战
【 深入解析VGG网络：理论、调优与ResNet对比】
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 -256] + MaxPool 卷积块4/5 3×[Conv3-512] + MaxPool 4×[Conv3-512] + MaxPool 全连接层 3×FC（4096, 4096, 1000） 同VGG16 总参数量计算： 以VGG16为例，第一个卷积块参数量为： \text{Params} = (3×3×3×64) + (3×3×64×64) = 1,728 + 36,864 = 38,592 附录：VGG16完整Keras实现 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import
1.3K10编辑于 2025-03-11 - 来自专栏Coding迪斯尼
使用预先训练网络和特征抽取大力提升图像识别率
VGG16网络早已包含在keras框架中，我们可以方便的直接引用，我们通过如下代码来初始化一个VGG16网络实例： from keras.applications import VGG16 conv_base 从上面输出结果看出，VGG16的网络结构与我们前面做的网络差不多，只不过它的层次要比我们多不少。 特征提取时，我们把图片输入VGG16的卷积层，让他直接帮我们把图片中的特征提取出来，我们并没有通过自己的图片去训练更改VGG16的卷积层，参数调优的做法在于，我们会有限度的通过自己的数据去训练VGG16 所以参数调优的步骤如下： 1，将我们自己的网络层添加到VGG16的卷积层之上。 2，固定VGG16的卷积层保持不变。 从上面输出结果看，VGG16的卷积层已经有一千多万个参数了！用个人电脑单个CPU是不可能对这个模型进行训练的！
1K51发布于 2018-08-16 - 来自专栏青笔原创
Keras 手动搭建 VGG 卷积神经网络识别 ImageNet 1000 种常见分类
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 。 如下使用 Keras 直接创建一个 VGG16 模型，并加载在 ImageNet 上训练好的权重： from keras.applications.vgg16 import VGG16 VGG16_model 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 和系统加载的 VGG16 预测值不一样。 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。
2.2K20发布于 2019-10-23 - 来自专栏数据派THU
Debug图像分类模型：为什么模型会在生产环境中失效？
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2：生产中的观测到噪声（线索被隐藏了） 下面的图像是我从iNaturalist数据集中获取的。 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。
41810编辑于 2023-04-12
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