vgg16_weights.zip下载

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vgg16_weights.zip

这是VGG16网络,vgg16_weights在多伦多大学的开源镜像,因直接在该原网站下载较慢且费时间,大家需要请自取

resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5.zip

用于训练reset50时加载的权重参数,下载后可以直接放在中的指定的文件夹下,避免训练时下载速度慢的麻烦

vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5.zip

VGG16不含最后全连接层的模型参数文件,大小56.2M

vgg16_notop+vgg19_notop.zip

vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中

vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.zip

不包含最后3个全连接层的VGG19模型

Faster R-CNN源代码(TF)--networks/network.py, VGGnet_train.py, factory.py

参考资料     这段代码中定义了一个layer装饰器,装饰器的解释可以参考博客Python闭包函数和装饰器练习。 network.py  ...i

keras.zip vgg19_weights_th_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 等文件

vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 vgg19_weights_th_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

Linux_Faster_RCNN_TensorFlow_Python3_5_master 心路历程(踩坑笔记)

首先,我用的工程文件是...过程中也是遇到windows下安装pycocotools的难题,需要去下载一个windows下的安装文件去安装,我参考了 CSDN博主 行胜于言的博客:windows 安装 p...

Vgg19百度网盘下载链接.zip

vgg19_weights_th_dim_ordering_th_kernels.h5; vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5; vgg19_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.h5; vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5; 百_度_网...

图像卷积网络模型汇总

New weights files: NASNet, ... fchollet released this on 16 Jan Assets12 densenet121_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h532.5 MB densenet121_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h528.6 ...

vgg19_net网络参数的下载与迁移

下载地址:http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat from urllib import request #回调函数,当连接上服务器、以及相应的数据块传输完毕的时候会触发该回调。我们可以利用...

keras—VGG16

VGG16共包含: 13个卷积层(Convolutional Layer),分别用conv3-XXX表示 3个全连接层(Fully connected Layer),分别用FC-XXXX表示 5个池化层(Pool layer),分别用maxpool表示 其中,卷积层和全连接层具有权重...

Download Pretrained Convolutional Weights

Download Pretrained Convolutional Weights For training we use convolutional weights that are pre-trained on Imagenet. We use weights from the Extraction model. You can just download the weights for th...

OSError: checkpoint/vgg16.pth is not a checkpoint file (LANDMARK DETECTION)

<div><p>I need to obtain the fashion landmarks present in a...OSError: checkpoint/vgg16.pth is not a checkpoint file </module></code></pre>该提问来源于开源项目:open-mmlab/mmfashion</p></div>

【北京大学】16 TensorFlow1.x的项目实战之图像风格融合与快速迁移

目录1 简介1.1 图像风格快速迁移1.2 图像风格融合1.3 图像风格融合与快速迁移2 数据集3 模型结构3.1 损失函数网络3.2 图像生成网络4 代码讲解...forward.py文件backward.py文件test.py文件app.py文件5 实验环境及源码下载...

如何让你的YOLOV3模型更小更快?

之前讲过关于模型剪枝的文章深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文,也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 并分析过如何利用这个通道剪枝算法对常见的分类模型如VGG16/ResNet/DenseNet进行剪枝,见...

vc++图片平滑代码_深度学习算法优化系列八 | VGG,ResNet,DenseNe模型剪枝代码实战...

前言具体原理已经讲过了,见上回的推文。深度学习算法优化系列七 | ICCV 2017的一篇模型剪枝论文,也是2019年众多开源剪枝项目的理论基础 。...我这里主要是结合源码来分析每个模型的具体剪枝过程,希望能给你剪枝自己...

(CV学习笔记)看图说话(Image Captioning)-1

Background分别使用CNN和LSTM对图像和文字进行处理: 将两个神经网络结合: 应用领域图像搜索 安全 鉴黄 涉猎知识 数字图像处理 图像读取 图像缩放 图像数据纬度变换 自然语言处理 文字清洗 ......

Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 在Ubuntu16.04下的配置方法

目录 Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 在Ubuntu16.04下的配置方法 安装过程 1. 深度学习环境Tensorflow的安装 2. 安装python包 3. Go to ./data/coco/PythonAPI 4. gi...

About download_data.py

2017-03-11 22:30:28,331 WARNING File: DATA/vgg16.npy exists. 2017-03-11 22:30:28,331 WARNING Please delete to redownload VGG weights. 2017-03-11 22:30:28,331 ERROR Wrong url. 2017-03-11 22:30:28,331 ...

TensorFlow-VGG16模型复现

VGG介绍 VGG全称是指牛津大学的Oxford Visual Geometry Group,该小组在...论文指出其主要贡献在于:利用3*3小卷积核的网络结构对逐渐加深的网络进行全面的评估,结果表明加深网络深度到16至19层可极大超越前人的网络

深度学习与TensorFlow实战(十)卷积神经网络—VGG16)神经网络

架构: 训练输入:固定尺寸224x224的RGB图像。 预处理:每个像素减去训练集上的RGB均值。 卷积核:一系列3X3卷积核堆叠,步长为1,采用padding保持卷积后图像空间分辨率不变。 空间池化:紧随卷积堆的最大池化,...

(转发自学)【caffe 深度学习】13.deeplabv2操作

0.写在前面 本次操作基于这两个博客,大家可以看看: https://blog.csdn.net/Xmo_jiao/article/details/77897109 ... 1.编译matio 安装命令:sudo apt-get install libmatio-dev 2.安装...

Caffe经典模型--faster-rcnn目标检测实战案例(二)(训练kitti数据集)

最近终于有时间坐下来把之前学的东西总结一下了,当时学习的时候也是一脸懵逼,看了好多文章,文档,也自己完全做了一遍,希望能自己动手加深印象,也希望能通过案例来进一步的学习!在这里写这篇文章,主要目的是...

【object detection】Faster RCNN 实践篇 - 使用 resnet 做预训练,Kitti 数据集做 fine-tuning,训练一个...

前言: 如下图所示,根据自己制定的“Deep Learning”学习计划,11月份的主要任务是:熟悉各大DL网络模型,主要以分类和检测为主;看论文;熟悉病理数据等。我们有一个2人组的小分队,我这个月的...另一名成员主...

faster-rcnn代码详解(3)

lib/faste_rcnn/config.py # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 ...# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details] # Written ...

Faster RCNN 代码详解——tf_faster_RCNN(一)

Faster RCNN 代码详解——tf_faster_RCNN(一)论文地址代码地址代码包结构介绍tools文件夹下的trainval_net.py文件的main函数欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变...

kaggle竞赛练手( CIFAR-10 - Object Recognition in Images)

竞赛介绍 CIFAR-10是kaggle5年前的竞赛了,...我用tensorflow2.0框架下的vgg16网络经过调试,最后达到了83%的准确率,接着训练应该还能有提升。 github可以获取完整代码,链接(https://github.com/fengshilin/cifa...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

软考中级网络工程师复习资料.rar

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

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