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训练VGG16需要多少数据
VGG
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架构
答:
VGG16
中,卷积核的大小为(3,3),池化核的大小为(2,2),这些精心挑选的尺寸有助于保持特征的分辨率,同时避免了过多参数导致的计算负担。通过这样的设置,VGG16在保持精度的同时,实现了高效和可扩展性。
VGG
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16
网络简介-2020-05-06
答:
3. 13(卷积层)+3(全连接层)= 16, 这也就是为什么被称为
VGG16
;4. 我们常用的4096维度特征,其实是来自全连接层(FC-4096);5. 最后一个全连接层(FC-1000)的作用,是可以进行1000类的分类,在提取特征的任务中,不使用最后一个层。有了上面的介绍,再看 网络结构图 (如下)...
迁移性发展相对应的是什么发展?
答:
接下来看一个实际的例子,大家都熟悉的MINST手写数字识别,也可以
用
迁移学习来做,已有的
训练数据
是六万张图片,已有的模型是通用的图像识别模型
VGG16
,看起来,我们即可以将网络的最高层重新训练,也可以训练网络的最初几层,毕竟手写数字的图片,和我们日常见到的图片即相似也有明显不同。点击阅读原文,可以查看具体的python...
手机上运行的深度神经网络模型-MobileNet
答:
使用Google Pixel-1手机测试,MobileNet各版本都能保持运行时间在120ms以下,最新版MobileNetV3-Large运行时间达到66ms,参数量和计算量更低的MobileNetV3-Small更是能达到22ms;GoogleNet运行速度约为250ms,而
VGG
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由于一次性
需要
加载至内存的空间已超过500MB,手机系统会报内存溢出错误导致无法运行。 5 多种应用场景 Mo...
pytorch中的torchvision.models.
vgg16
()中应该填写什么参数?
答:
在PyTorch的torchvision.models.
vgg16
()中,您可以通过设置pretrained参数来决定是否加载预
训练
权重。pretrained参数接受布尔值,True表示加载预训练权重,False表示不加载。警告信息表明在0.13版本后不再使用'weights'作为参数,所以应使用关键字参数替代。您可以这样调用
VGG16
模型:import torchvision.models as ...
网络架构搜索
答:
例如,
VGG
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约有1.4亿浮点数参数,整个网络占用超过500兆存储空间,
需要
153亿次浮点操作来处理一个$224\times224$大小的图像。虽然更深的网络层次和复杂的拓扑结构能够更有效地学习特征,但是网络规模的增大意味着人工设计网络时需要花费更多时间来反复试验,即使是专家也需要大量的资源和时间来创建性能良好的模型。 神经...
为什么resnet34 比
vgg16
还慢
答:
使用ResNet50的Faster R-CNN无论是
训练
(280秒/Epoch)和测试(165毫秒/image)都比
VGG
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的训练(165秒/Epoch)和测试(115毫秒/image)要慢。使用的是MXNet(0.10.0)的Faster R-CNN(MXNet 0.9.5)实现。但是我认为这和框架无关,因为基于caffe的py-faster-rcnn下有一个issue(#524)也是提到这个...
RPN-区域生成网络-Region Proposal Network(Faster-RCNN)
答:
1x1的卷积层在Conv Layers中扮演着至关重要的角色,它们不仅连接各通道,还在RPN中实现了分类和偏移量预测。以
VGG16
为例,每个点的特征维度为256(ZF模型)或512(VGG),这些信息在
训练
时通过随机抽样优化,以提高模型的泛化能力。RPN的智能策略 RPN在原图尺度上密集设置Anchor,通过CNN区分目标(positive...
Faster R-CNN:使用RPN实时目标检测
答:
Faster R-CNN 最早是采用在 ImageNet
训练
的 ZF 和 VGG ,其后出现了很多其它权重不同的网络.。如 MobileNet 是一种小型效率高的网络结构,仅有 3.3M 参数;而ResNet-152 的参数量达到了 60M;新网络结构,如 DenseNet 在提高了结果的同时,降低了参数数量。 以
VGG16
为例: VGG16 图片分类时,输入为 224×224...
VGG16
的512维特征分别是什么特征呢
答:
VGG16
里面的512维特征不过是输入与不同卷积核进行卷积计算得到的结果的线性映射
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