2015年英国牛津大学karen simonyan深度学习的vgg模型论文原文

Github搬运识别模型，可用于FaceNet网络中的人脸识别，对模型进行更换。Github搬运识别模型，可用于FaceNet网络中的人脸识别，对模型进行更换。

python语言，利用Tensorflow框架进行训练得到VGG模型后的测试代码，亲测有效，希望可以帮到大家。

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主要介绍了简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络

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CIFAR-100上的VGG-16 在CIFAR-100上训练的VGG网（具有batchnorm和dropout）。 您可以通过更改数据加载器类中的一行来轻松修改此代码以在CIFAR-10上进行训练。 在不增加数据的情况下达到约64％的准确性。 该数据集上的记录是75％。 我计划添加数据参数，以使性能达到最新水平。 重要提示-请将saves文件夹下载到项目目录中。 它包含权重 这是架构： 有用的链接

CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。

Tensorflow VGG16和VGG19 参考 这是基于和的VGG 16和VGG 19的Tensorflow实现。 原始的Caffe实现可在和找到。 我们已修改的实现以使用numpy加载而不是默认的tensorflow模型加载，以加快初始化速度并减少总体内存使用量。 这种实现方式可以进一步修改网络，例如删除FC层或增加批处理大小。 要使用VGG网络，必须下载或的npy文件。 ##用法使用它来构建VGG对象 vgg = vgg19.Vgg19() vgg.build(images) 或者 vgg = vgg16.Vgg16() vgg.build(images) images是形状为[None, 224, 224, 3]的张量。 技巧：张量可以是一个占位符，一个变量甚至是一个常数。 然后可以使用vgg对象访问所有VGG层（张量）。 例如， vgg.conv1_1 ， v