今天小编就为大家分享一篇把vgg-face.mat权重迁移到pytorch模型示例，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

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

CMake配置生成opencv4的时候，遇到缺少一些模块无法连接服务器进行下载的报错： Couldn't connect to server from the Internet. Perhaps direct connections are not allowed in the current network. To use proxy please check/specify these environment variables: - http_proxy/https_proxy - and/or HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY 可以下载本资源结合我的博文（https://editor.csdn.net/md/?articleId=121682921）进行配置就可以顺利成功解决问题了。

AlexNet 特征 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合 第一个卷积层 输入的图片大小为:2242243（或者是2272273） 第一个卷积层为:111196即尺寸为1111,有96个卷积核,步长为4,卷积层后跟ReLU,因此输出的尺寸为 224/4=56,去掉边缘为55,因此其输出的每个feature map 为 555596,同时后面跟LRN层,尺寸不变. 最大池化层,核大小为33

当神经网络具有许多参数时，它们的效果最佳，这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是，这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程，需要几天甚至几周的时间，因此，这里提供了各种预先训练的模型供大家下载！

ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz ,boostdesc_binboost_128.i,boostdesc_binboost_064.i ,boostdesc_bgm.i,boostdesc_lbgm.i,vgg_generated_64.i,boostdesc_bgm_bi.i,boostdesc_binboost_256.i,vgg_generated_48.i,boostdesc_binboost_128.i,boostdesc_bgm_hd.i,vgg_generated_120.i,boostdesc_binboost_064.i,vgg_generated_80.i 等 ，编译opencv-4.1.2和opencv_contrai-4.1.2时使用的

vgg16权重文件，感谢下载！！！！！！！！

结合VGG和残差网络实现工业零件的缺陷检测，基于keras和tensorflow可以直接运行使用

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 本资源让你编译不报错一步到位

件太大（1.05G）需要百度网盘下载。 所有代码用Keras实现，覆盖猫狗识别的基础网络、数据增强、VGG网络特征提取以及模型微调。 data文件夹是要用到的Kaggle数据集 1.DATA.py 用于Kaggle准备数据集，输出结果在data文件夹下 2.data_augmentation.py 用于展示数据增强的效果 3.Model.py 是个简单的识别猫狗的卷积+全连接的网络 4.Model_Aug.py 在 Model.py 的基础上加了数据增强 5.Model_VGG.py 使用VGG作为基础网络，只训练分类器 6.Model_VGG_Aug.py 在 Model_VGG.py 上加了数据增强 7.Model_VGG_fine_tuning.py 在 Model_VGG_Aug 的基础上对VGG网络的block5进行微调。 从3-4-5-6-7可以发现，网络的精度不断提升