# VGG16-places365模型
人工智能中的VGG16-places365：场景类别检测的先进深度学习应用
在人工智能领域，VGG16-places365以其卓越的深度学习技术应用而备受瞩目。这一技术在目标检测中发挥着关键作用，通过对图
如何使用VGG16places365进行场景类别标注
VGG16-places365是一种用于场景分类和检测的预先训练好的卷积神经网络模型。通过使用该模型，可以在图像中标注出场景类别
VGG16模型.txt
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。
Image Processing VGG16VGG16模型的象征源码
图像处理-VGG16 VGG16模型的象征 #使用此方法获取模型并训练我们的自定义图像,以获取最高准确性vgg16_model
场景分类places365
Places365是Places2数据库的最新子集。Places365有两个版本：Places365-Standard和Plac
VGG16模型tensorflow实现
包括数据集预处理以及生成tfrecord文件，用自己数据集训练VGG16，亲测可用
vgg16模型TF后端.zip
VGG16模型,如果后端使用的是tensorflow,就可以下载本模型进行应用,下载好本文件后,放到C:\Users\Admin
VGG16keras预训练模型
VGG16 keras 预训练模型,官网不太好下载,下载速度慢我把这个下好以后上传上来了。主要是用于加载预训练的权重。
自写VGG16模型.zip
VGG16模型作为卷积神经网络的经典处理流程,为了更好的理解,因此自写一遍VGG16模型,完成训练和识别全过程。其中可以获取训练
深度学习VGG16VGG19预训练模型下载
通常VGG训练模型下载需要连接,且下载速度慢,资源大小相对较大,下载慢,影响深度学习的热情,尤其是迁移学习这一块更是对VGG模型