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我的github代码实现#xff1a;vgg16 我们在vgg16神经网络上训练了SIGNS数据集#xff0c;这是一个分类的数据集#xff0c;在我的github上有介绍怎么下载数据集以及如何训练。
VGG16是一个卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;架构#xff0c;它在2014年…VGG16 详解
我的github代码实现vgg16 我们在vgg16神经网络上训练了SIGNS数据集这是一个分类的数据集在我的github上有介绍怎么下载数据集以及如何训练。
VGG16是一个卷积神经网络CNN架构它在2014年的ILSVRImagenet比赛中获胜。它被认为是迄今为止最优秀的视觉模型之一。VGG16最独特的地方在于它不是使用大量的超参数而是专注于使用3x3过滤器的卷积层步幅为1并始终使用相同的填充和2x2过滤器的最大池层。它始终在整个架构中一致地遵循这种卷积和最大池层的排列方式。最后它有2个全连接层后跟一个softmax输出。
VGG16网络使用pytorch实现
class VGG16(nn.Module):def __init__(self, num_classes6):super(VGG16, self).__init__()self.features nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(64, 64, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2),nn.Conv2d(64, 128, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(128, 128, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2),nn.Conv2d(128, 256, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(256, 256, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(256, 256, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2),nn.Conv2d(256, 512, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(512, 512, kernel_size3, padding1),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.MaxPool2d(kernel_size2, stride2))self.avgpool nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))self.classifier nn.Sequential(nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Dropout(),nn.Linear(4096, 4096),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Dropout(),nn.Linear(4096, 1000),nn.Linear(1000, num_classes),)def forward(self, x):x self.features(x)x self.avgpool(x)x torch.flatten(x, 1)x self.classifier(x)return x
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