我的Keras使用總結（3）——利用bottleneck features進行微調預訓練模型VGG16
Keras的預訓練模型地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一個稍微講究一點的辦法是，利用在大規模數據集上預訓練好的網絡。這樣的網絡在多數的計算機視覺問題上都能取得不錯的特征，利用這樣的特征可以讓我們獲得 ...
原文：遷移學習——使用Tensorflow和VGG16預訓模型進行預測
使用Tensorflow和VGG 預訓模型進行預測 from：https: zhuanlan.zhihu.com p fast.ai的入門教程中使用了kaggle: dogs vs cats作為例子來讓大家入門Computer Vision。不過並未應用到最近很火的Tensorflow。Keras雖然可以調用Tensorflow作為backend，不過既然可以少走一層直接走Tensorflow，那 ...
2018-05-09 22:39 0 8404 推薦指數：
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ssd_vgg_300.py 根據自己訓練類別數修改96 和97行：等於類別數+1 三、修改eval_ssd_netw ...
深度學習VGG16模型核心模塊拆解
原文連接：https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/79015827 注：這篇文章是上面連接作者的文章。在此僅作學習記錄作用。 如今深度學習發展火熱，但很多優秀的文章都是基於經典文章，經典文章的一句一詞都值得推敲很分析。此外，深度 ...
VGG16學習筆記
轉載自：http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文對圖片分類任務中經典的深度學習模型VGG16進行了簡要介紹，分析了其結構，並討論了其優缺點。調用Keras中已有的VGG16模型測試其分類性能，結果表明VGG16對三幅測試圖片均能正確分類 ...
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