Публикации по теме 'vgg16'


Что такое ResNet ?
Глубокие остаточные сети (ResNet) — это тип архитектуры нейронной сети для машинного обучения. Он разработан, чтобы быть более эффективным, чем другие типы сетей, такие как сверточные нейронные сети и сверточные сети с долговременной кратковременной памятью. ResNet — это тип глубокой нейронной сети, который можно использовать для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Архитектура сети спроектирована так, чтобы быть более эффективной,..
Классификация изображений и прогнозирование с использованием трансферного обучения
В этом блоге мы реализуем классификацию изображений с использованием глубокой сверточной сети VGG-16, используемой в качестве основы для трансферного обучения. Для эксперимента мы будем использовать набор данных Fruits и классифицировать объекты изображения на 3 класса (Apple, Banana, Orange). Что такое трансферное обучение? Трансферное обучение обычно относится к процессу, в котором модель, обученная одной проблеме, каким-то образом используется для решения второй связанной..
Сверточная нейронная сеть
Искусственный интеллект относится к машинному интеллекту, который работает так же, как человеческий интеллект, иллюстрируя совесть и эмоции. В настоящее время компьютеры достаточно обучены, чтобы играть с людьми, и они не только могут играть, но и могут соревноваться с людьми и способны побеждать. Все это возможно, потому что машина работает на основе искусственного интеллекта. В сегодняшнем сценарии машины постоянно модифицируются, чтобы приспособиться к возможностям человека. В машину..
Что такое VGG16? — Введение в VGG16
Автор: Тинси Джон Перуманур. Введение в VGG16 VGG16 — это простая и широко используемая архитектура сверточной нейронной сети (CNN), используемая для ImageNet, крупного проекта визуальной базы данных, используемого в исследованиях программного обеспечения для распознавания визуальных объектов. Архитектура VGG16 была разработана и представлена ​​Кареном Симоняном и Эндрю Зиссерманом из Оксфордского университета в 2014 году в их статье «Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного..
Классификация изображений диких животных с использованием машинного обучения (MultiClass)
Мотивация Было много данных, лежащих вокруг для задач мультиклассовой классификации. Поэтому, чтобы узнать больше о различных способах использования сред глубокого обучения с использованием Pytorch, я рассмотрел наборы данных о диких животных от Kaggle. Этот набор данных содержит около 1725 изображений шести видов животных. Введение Набор данных относительно небольшой, поэтому для реализации таких моделей, как VGG16, ImageNet и ResNet, нам необходимо обрабатывать данные в..
Давайте распознавать изображения с VGG16
VGG16 — это модель CNN (сверточная нейронная сеть), которая уже изучена. Мы можем распознавать и классифицировать изображения с помощью VGG16 в Python. Что такое VGG16? VGG16 — это модель CNN, которая изучается с помощью крупномасштабного набора данных, называемого ImageNet. VGG16 имеет 16 слоев. Эта технология была представлена ​​в 2014 году, как одна из известных моделей распознавания образов. VGG16 имеет 1000 выходных слоев, поэтому входное изображение можно классифицировать по..
Как использовать слои Conv2d как полносвязные слои.
В глубоком обучении сверточная нейронная сеть (CNN) представляет собой класс глубоких NN, которые обычно используются для распознавания шаблонов, присутствующих в изображениях, но они также используются для анализа пространственных данных, компьютерного зрения, обработки естественного языка, обработки сигналов и различных другие цели. Цель этой статьи — продемонстрировать, как мы используем сверточные слои в качестве полносвязных слоев или как преобразовать полносвязные слои в слои..