VGG_Imagenet_Weights_GrayScale_Images 为灰度图像转换VGG imagenet的预训练权重。 2种方法： 将图像转换为灰度，将灰度通道复制2次以使图像成为3D图像。 将VGG16的第一个卷积层的权重转换为适应灰度图像。 例如：VGG16的block1_conv1内核的尺寸：（3、3、3、64）->（高度，宽度，in_channels，out_channels）。 默认情况下，in_channels对应于您的训练图像具有的通道数。 由于VGG16在具有RGB图像的Imagenet上进行了预训练，因此in_channels为3。该想法是提取这些权重值，对滤镜进行加权平均（按通道），并将这些值分配给block1_conv1_kernel，st尺寸变为（3 ，3、1、64）。 亮度公式用于计算加权平均值：值：（feature_red * 0.2989）

Pytorch CIFAR-10分类（VGG16）

VGG-19 Pre-trained Model for Keras. VGG-19 Keras的预训练模型。 imagenet_class_index.json vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

更快的RCNN-pytorch FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现。 参考： rbg的FasterRCNN代码： : 模型表现 在VOC2017上进行培训在VOC2017上进行测试 骨干 地图 VGG16 0.7061 ResNet101 0.754 训练模型 1.运行前，您需要： 光盘./lib 在make.sh和setup.py中更改gpu_id。 具体来说，您需要在make.sh的第5、12和19行以及setup.py的第143行中修改参数设置，其中包含关键字“ -arch =”取决于您的gpu模型。（选择适当的体系结构，见下表） sh make.sh GPU型号 建筑学 TitanX（麦克斯韦/帕斯卡） sm_52 GTX 960M sm_50 GTX 108（钛） sm_61 网格K520（AWS g2.2xlarge

vgg16代码，最简单pytorch版本，容易看懂，易上手，按照论文敲的

深度学习cifar_10代码带数据集,框架代码有LeNet框架，Vgg框架，inception_net框架，resnet框架，代码已调通，修改路径即可，随下随用，随下随用，随下随用!!!

二值VGG卷积神经网络加速器优化设计.pdf

CIFAR与VGG实战.pdf

今天小编就为大家分享一篇Pytorch抽取网络层的Feature Map(Vgg)实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

opencv3中的vgg和boost下载