[Model] VGG16
Jeff: fast.ai lesson 1&2感觉没讲什么干货。
~/keras/keras.json配置后台theano or tensorflow.
~/./theanorc处理器配置cpu or gpu.


VGG16的预测
VGG16的训练
VGG16结构分析
- GoogleNet略胜一筹

- 结构还算简单。

小卷积核3*3:
- Stack of three 3x3 conv (stride 1) layers has same effective receptive field as one 7x7 conv layer. 【第二层等价于5*5,第三层等价于7*7】
- But deeper, more non-linearities.
- And fewer parameters: 3 * (32C2) vs.72C2 for C channels per layer.

VGG性价比不怎么高感觉。

感觉googLeNet更适合移动设备,结构有点小复杂,但高效。

Tensorflow VGG16 and VGG19
Ref: https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg
Ref: models/research/slim/nets/vgg.py ---- 需要学会使用官网代码!
[Model] VGG16的更多相关文章
- keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读(二)
引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/ ...
- 1.keras实现-->使用预训练的卷积神经网络(VGG16)
VGG16内置于Keras,可以通过keras.applications模块中导入. --------------------------------------------------------将 ...
- Roofline Model与深度学习模型的性能分析
原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复 ...
- VGG16学习笔记
转载自:http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文对图片分类任务中经典的深度学习模型VGG16进行了简要介绍,分析了其结构,并讨论了其优缺点.调用Keras中 ...
- Keras(二)Application中五款已训练模型、VGG16框架解读
Application的五款已训练模型 + H5py简述 Keras的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测.特征提取和finetune. 后续还 ...
- 我的Keras使用总结(3)——利用bottleneck features进行微调预训练模型VGG16
Keras的预训练模型地址:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的 ...
- 利用python深度学习算法来绘图
可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画& ...
- 【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet
前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper ...
- 迁移学习︱艺术风格转化:Artistic style-transfer+ubuntu14.0+caffe(only CPU)
说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而 ...
随机推荐
- Windows XP Ghost系统安装
一.双击Ghost系统安装工具,进入Ghost界面 二.依次单击[Local]-[Partition]-[From Image],可以简单记作1-2-3. 弹出对话框,选择.GHO文件,比如XP.GH ...
- 微信小程序 scroll-view 实现锚点跳转
在微信小程序中,使用 scroll-view 实现长页面的标记跳转,官方文档中没有例子演示,锚点标记主要是使用<scroll-view> 的 scroll-into-view 属性. 实现 ...
- hash bucket
什么是bucket bucket的英文解释: Hash table lookup operations are often O(n/m) (where n is the number of objec ...
- IDEA下使用Maven的test命令乱码
IDEA下使用Maven的test命令乱码的时候,加上 -Dfile.encoding=GBK 就可以解决啦 如下图所示: 或者在Maven的pom.xml文件中增加: <propert ...
- 解决 Docker pull 出现的net/http: TLS handshake timeout 的一个办法
echo "DOCKER_OPTS=\"\$DOCKER_OPTS --registry-mirror=http://f2d6cb40.m.daocloud.io\"&q ...
- JAVA分库分表的实现方案
分库分表的实现方案无非2种:1.本地,2.远程.而在本地一般有2种实现(1.业务代码级别 2.jdbc级别), 其中jdbc级别的本地代理方案的代表有:当当开源的 shardingsphere,远 ...
- Windows 8系统默认开启的.Net Framework版本是4.0,而部分用户可能需要使用到3.5或以下版本,简单添加方法
从网络途径下载的.Net Framework3.5是无法直接在Windows 8系统上安装的,我们可以通过Windows 8的添加功能来实现 1.打开控制面板,点击”启用或关闭Windows 功能“ ...
- C# 读写文件摘要
主要参考地址:https://www.cnblogs.com/chenyangsocool/p/7511161.html 首先下载微软提供的工具:DsoFile (微软官网下载传送门) 读写自定义摘 ...
- shiny: Web Application Framework for R
shiny: Web Application Framework for R 基于R语言的一个web框架,适用于数据分析与图表绘画展示类型的网站.
- 把linux的man手册转化为windows下可读的格式
原文链接: http://www.linux521.com/2009/system/200904/1542.html 把linux的man手册转化为windows下可读的格式 我也是一个Linux学习 ...