CNN-VGG16图片性别年龄识别（说白了就是图片分类）-附件资源

本文实例讲述了Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、图像的风格转化 卷积网络每一层的激活值可以看作一个分类器，多个分类器组成了图像在这一层的抽象表示，而且层数越深，越抽象 内容特征：图片中存在的具体元素，图像输入到CNN后在某一层的激活值 风格特征：绘制图片元素的风格，各个内容之间的共性，图像在CNN网络某一层激活值之间的关联 风格转换：在一幅图片内容特征的基础上添加另一幅图片的风格特征从而生成一幅新的图片。在卷积模型训练中，通过输入固定的图片来调整网络的参数从而达到利用图片训练网络的目的。而在生成特定风格图片时，固定已有的网络参数不变，调整

复现VGG16与VGG19,其中VGG16，VGG19权重放了连接，可自行下载。链接https://blog.csdn.net/jainszhang/article/details/79810478

该文件虽然是在github上可以找到的， 把该文件下载后保存到/root/.keras/models目录下即可

异物侵入铁路限界对铁路系统可靠性造成了极大的威胁。为达到高分类准确率及低模型内存占用率兼备的目的，针对既有技术方法中分类效果、泛化性能较差以及耗时久、模型占用空间大等问题，本文提供了一种快速训练算法，采用网络迁移压缩同时进行的方式，提出基于特征图L1或L2范数的递归式裁剪准则剔除冗余卷积核以压缩网络。对于单个相机新场景的目标分类任务，只需使用在混合场景数据上得到的最优分类网络模型通过压缩和微调训练便可以实现不同场景铁路异物分类的快速训练。实验表明，在基于铁路场景数据库的测试中，该算法可以将原始VGG16模型的参数消耗内存压缩1 020倍，在不同的单个相机场景测试样本库上压缩后网络的分类误差最低为0.34％。

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization from keras

这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import torch from torch.autograd import Variable from utee import selector model_raw, ds_fetcher, is_imagenet = selector.select('mnist') ds_val = ds_fetcher(b

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。

资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建模型 7.结论与展望

Model Weights Param File http://mxnet.incubator.apache.org/model_zoo/