vgg_generated

pytorch预训练模型vgg16-397923af.pth,从官网下载实在太慢。由于torch在加载模型时候首先检查本地是否已存在模型文件,可以先下载好后放入本地文件夹,使用时可以快速加载模型。

卷积神经网络经典--VGG网络,基于pytorch实现 包括构建网络模型、训练模型、测试准确率,采用cifa-10数据集

里面有百度云链接,永久有效。VGG-16网络中的16代表的含义为:含有参数的有16个层,共包含参数约为1.38亿。

输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量,然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起,并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率,最终传递给下一个网络层。

就一个入门级模型,很久之前入门做的,准确率还不高,只有90.7%,上传给小朋友们玩玩,我设置了不要积分,如果要积分,那就是系统的锅(摊手)

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

SSD_pytorchVGG预训练模型#################################################################################

从Gitbub下载的，外网下载速度10k+，好不容易下的，需要的请拿走。在Keras上预训练的VGG16模型，基于ImageNet

vgg16_weights.npz是vgg16权重，网上资源下载的话速度会很慢，内附网盘地址，下载很快，如果链接失效给我留言哦

tensorflow的猫狗分类