vgg

fer2013数据集 数据集介绍 Fer2013人脸表情数据集由35886张人脸表情图片组成，其中，测试图（Training）28708张，公共验证图（PublicTest）和私有验证图（PrivateTest）各3589张，每张图片是由大小固定为48×48的灰度图像组成，共有7种表情，分别对应于数字标签0-6，具体表情对应的标签和中英文如下：0 anger 生气； 1 disgust 厌恶； 2 fear 恐惧； 3 happy 开心； 4 sad 伤心；5 surprised 惊讶； 6 normal 中性。 数据整理 数据给的是一个csv文件,其中的表情数据并没有直接给图片，而是给了像素值，没关系，整理的时候顺便转换成图片就好 将数据分类顺便转换成图片，这里直接分成训练集和验证集两个文件夹。 import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image import os train_path = './data/train/' vaild_path = './data/vaild/' data_path = './icml_face_data.csv' def make_dir(): for i in range(0,7): p1 = os.path.join(train_path,str(i)) p2 = os

当您听到“以图搜图”时，是否首先想到了百度、Google 等搜索引擎的以图搜图功能呢？事实上，您完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统：自己建立图片库；自己选择一张图片到库中进行搜索，并得到与其相似的若干图片。 Milvus 作为一款针对海量特征向量的相似性检索引擎，旨在助力分析日益庞大的非结构化数据，挖掘其背后蕴含的巨大价值。为了让 Milvus 能够应用于相似图片检索的场景，我们基于 Milvus 和图片特征提取模型 VGG 设计了一个以图搜图系统。 正文分为数据准备、系统概览、 VGG 模型、API 介绍、镜像构建、系统部署、界面展示七个部分。数据准备章节介绍以图搜图系统的数据支持情况。系统概览章节展示系统的整体架构。VGG 模型章节介绍了 VGG 的结构、特点、块结构以及权重参数。API 介绍章节介绍系统的五个基础功能 API 的工作原理。镜像构建章节介绍如何通过源代码构建客户端和服务器端的 docker 镜像。系统部署章节展示如何三步搭建系统。界面展示章节会展示系统的搜索界面。 1. 数据准备 本文以 PASCAL VOC 图片集为例搭建了一个以图搜图的端到端解决方案，该图片集包含 17,125 张图片，涵盖 20 个目录：人类；动物（鸟、猫、牛、狗、马、羊）；交通工具（飞机、自行车、船、公共汽车、小轿车、摩托车、火车）；室内（瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视）。

修改Resnet 50 和VGG16 FC 层输出进行迁移学习方法仅供参考 Resnet50 方法一： resnet50 = models.resnet50(pretrained=True) print('Before:{%s}\n' % resnet50) for param in resnet50.parameters(): param.requires_grad = False fc_inputs = resnet50.fc.in_features resnet50.fc = nn.Linear(fc_inputs,config.class_number) # config.class_number 目标分类数 ***#注意后面Loss用cross_entropy, cross_entropy 相当于logsoftmax()+NLLloss()*** loss = nn.CrossEntropyLoss() 方法二： resnet50 = models.resnet50(pretrained=True) print('Before:{%s}\n' % resnet50) for param in resnet50.parameters(): param.requires_grad = False num_ftrs = resnet50.fc.in_features

VGG 主要有两种结构，分别是 VGG16 和 VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。 对于给定的感受野，采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核的，因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且代价还比较小（参数更少）。 比如，三个步长为 $1$ 的 $3 \times 3$ 卷积核的叠加，即对应 $7 \times 7$ 的感受野（即三个 $3 \times 3$ 连续卷积相当于一个 $7 \times 7$ 卷积），如果我们假设卷积输入输出的 channel 数均为 $C$，那么三个 $3 \times 3$ 连续卷积的参数总量为 $3 \times (9 C^2)$（一个卷积核的大小 $3 \times 3 \times C$，一层有 $C$ 个卷积核，总共有三层），而如果直接使用 $7 \times 7$ 卷积核，其参数总量为 $49 C^2$。很明显 $27C^2 < 49C^2$，即减少了参数。 VGG的网络结构非常简单，全部都是 $(3,3)$ 的卷积核，步长为 $1$，四周补 $1$ 圈 $0$（使得输入输出的 $(H,W)$ 不变）： 我们可以参考 torchvision.models 中的源码： class VGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=1000,

鼠年一到，大家都在家猫着吧。几个吃野味的害的全国人民一起关禁闭。md，实在是应该qb。 卷积模型从LeNet->AlexNet-VGG->NiN->GoogleNet->ResNet->InceptionV3、V4,最终比较实用的可能还是后面的这些。AlxeNet、VGG更多作为研究的启动，被比较的对象。比较实用的还是后面这些网络结构。 VGG：结构有VGG-11、VGG-16、VGG-19，常用VGG-16，组成结构：13个卷积层和3个FC全连接层组成： 输入图像尺寸：224*224*3 每个VGG Block组成（number,number_channel）： 卷积{卷积核尺寸：3*3，卷积核数量:number_channel，stride:1,pad:1,active='relu'}*number; 池化{2*2,步长2，pad=0,'max'} VGG-16组成:VGGblock(2，64）、VGGblock（2，128）、VGGblock（3，256）、VGGblock（3，512）、VGGblock（3,512）、FC（1,4096）、FC（1,4096）、FC（1,1000） 每层之间可以用batch_norm和Dropout增加鲁棒性和提高速度 参数资源：138M 来源： CSDN 作者： 疯狂的yaphy 链接： https://blog.csdn.net

目录 AlexNet AlexNet摘要 AlexNet代码 VGG VGG摘要 VGG的优缺点 代码 NiN NiN摘要 GoogLeNet GoogLeNet完整结构 AlexNet AlexNet摘要 由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注 AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构，学习更丰富更高维的图像特征。AlexNet的特点： 更深的网络结构 使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征 使用Dropout抑制过拟合 使用数据增强Data Augmentation(如翻转、裁剪和颜色变化)抑制过拟合 使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数 多GPU训练 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层 AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。 （左边是LeNet的网络结构，右边是AlexNet的网络结构） AlexNet代码 !pip install torchtext import time import torch from torch import nn ,

深度卷积神经网络（AlexNet） LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。 神经网络发展的限制:数据、硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。 特征： 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合。 #目前GPU算力资源预计17日上线，在此之前本代码只能使用CPU运行。 #考虑到本代码中的模型过大，CPU训练较慢， #我们还将代码上传了一份到 https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-modernconvolutionalnetwork #如希望提前使用gpu运行请至kaggle。 import time import torch from torch import nn , optim import torchvision import numpy as np

目录 深度卷积神经网络（AlexNet） 1. AlexNet 2.载入数据集 3. 训练 使用重复元素的网络（VGG） 1. VGG11的简单实现 ⽹络中的⽹络（NiN） GoogLeNet 1. GoogLeNet模型 . . 深度卷积神经网络（AlexNet） LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。 神经网络发展的限制:数据、硬件 AlexNet #目前GPU算力资源预计17日上线，在此之前本代码只能使用CPU运行。 #考虑到本代码中的模型过大，CPU训练较慢， #我们还将代码上传了一份到 https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-modernconvolutionalnetwork #如希望提前使用gpu运行请至kaggle。 import time import torch from torch import nn , optim import torchvision import numpy as np import sys sys . path . append ( "/home/kesci/input/" )

torch:张量的有关运算。如创建、索引、连接、转置、加减乘除、切片等 torch.nn: 包含搭建神经网络层的模块（Modules）和一系列loss函数。如全连接、卷积、BN批处理、dropout、CrossEntryLoss、MSELoss等 torch.nn.functional:常用的激活函数relu、leaky_relu、sigmoid等 torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法 torch.optim:各种参数优化方法，例如SGD、AdaGrad、Adam、RMSProp等 torch.utils.data:用于加载数据 torch.nn.init:可以用它更改nn.Module的默认参数初始化方式 torchvision.datasets:常用数据集。MNIST、COCO、CIFAR10、Imagenet等 torchvision.modules:常用模型。AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet等 torchvision.transforms:图片相关处理。裁剪、尺寸缩放、归一化等 -torchvision.utils:将给定的Tensor保存成image文件 来源： CSDN 作者： 立志正常毕业的二狗子 链接： https://blog.csdn.net/qq_43270479/article/details

图像分类 本教程源代码目录在 book/image_classification ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 # 说明: 1.硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 2.Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本： 如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5，对于NVIDIA Tesla V100等要求CUDA 9的 GPU，使用该镜像可能会运行失败。 3.文档和脚本中代码的一致性问题： 请注意：为使本文更加易读易用，我们拆分、调整了train.py的代码并放入本文。本文中代码与train.py的运行结果一致，可直接运行 train.py 进行验证。 # 背景介绍 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。在本教程中，我们专注于图像识别领域的一个重要问题，即图像分类。 图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。 一般来说