原文:GoogleNet模型图像分类

Googlenet模型进行图像分类 有三个文件需要下载: 第一个是caffe模型,第二个是整个网络的描述文件,第三个是 种分类对应的名称表 主要的API有以下: .blobFromImage函数 .reshape 方法 一 作用:常使用在对矩阵的处理上 二 函数特点:reshape函数是针对对目标函数取数据用于重新布局时,是按照列的方式来获取数据的 三 几种常见使用方式: 方式一:arr.resh ...

2020-06-09 11:13 0 726 推荐指数:

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使用PyTorch建立图像分类模型

神经网络模型为核心。 这在计算机视觉领域尤为普遍。无论是简单的图像分类还是更高级的东西(如对象检测),神经网络 ...

Thu Nov 07 00:41:00 CST 2019 0 1999
代码训练3,图像分类 模型代码

图像分类train.py代码总结  前两天,熟悉了图像分类的训练代码,发现,不同网络,只是在网络结构上不同。而训练部分的代码,都是由设备选择、数据转换,路径确定、数据导入、JSON文件生成、损失函数选择、优化器选择、模型带入和训练集数据和测试集数据训练固定几部分组成的。  其中的模型 ...

Fri Jun 18 00:02:00 CST 2021 0 173
图像分类丨Inception家族进化史「GoogleNet、Inception、Xception」

引言 Google提出的Inception系列是分类任务中的代表性工作,不同于VGG简单地堆叠卷积层,Inception重视网络的拓扑结构。本文关注Inception系列方法的演变,并加入了Xception作为对比。 PS1:这里有一篇blog,作者Bharath Raj简洁明了 ...

Sat May 25 04:22:00 CST 2019 0 922
图像分类与KNN

(比如物体检测和分割),都可以被归结为图像分类问题。 举个例子体会一下: 以下图为例,图像分类模型 ...

Tue Jun 04 18:35:00 CST 2019 0 837
图像分类算法

AlexNet 大致框架AlexNet是深度神经网络的开山之作,其中包括前五层是卷积层、三层的全连接层、和softmax层分类。其中使用了ReLU激活函数、局部响应归一化、重叠池化、在最后一层的全连接上dropout。 优点:使得速度变快,使用relu激活函数,使用重叠池化,droupout ...

Wed May 12 22:31:00 CST 2021 0 1083
Pytorch下微调网络模型进行图像分类

利用ImageNet下的预训练权重采用迁移学习策略,能够实现模型快速训练,提高图像分类性能。下面以vgg和resnet网络模型为例,微调最后的分类层进行分类。 注意,微调只对分类层(也就是全连接层)的参数进行更新,前面的参数需要被冻结。 (1)微调VGG模型进行图像分类(以vgg16为例 ...

Fri May 15 08:22:00 CST 2020 0 621
 
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