文章 2025-01-22 来自:开发者社区

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch 实现GoogleNet用于图像分类 本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍 、GoogleNet网络架构剖析 与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。 本实验的目录结构安排如下所示: GoogleNet网络模型创新点介绍 GoogleNe...

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】

GoogLeNet网络架构于2014年由Google团队提出,并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中大放异彩 。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想,并在此基础上做了很大改进。在随后几年GoogLeNet经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。本文主要介绍最基础的GoogLeNet v1网络架构。 1. Inception 块的基础结构 **G...

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】
文章 2023-08-17 来自:开发者社区

GoogLeNet InceptionV3代码复现+超详细注释(PyTorch)

上篇介绍了InceptionV3论文,指路:经典神经网络论文超详细解读(四)——InceptionV2-V3学习笔记(翻译+精读+代码复现)本篇我们来复现一下InceptionV3代码InceptionV1回顾:GoogLeNet InceptionV1代码复现+超详细注释(PyTorch)第一步:定义基础卷积模块卷积模块较上次多了BN层BatchNorm2d()函数:作用:卷积层之后总会添加B....

GoogLeNet InceptionV3代码复现+超详细注释(PyTorch)
文章 2023-08-17 来自:开发者社区

GoogLeNet InceptionV1代码复现+超详细注释(PyTorch)

昨天我们学习了GoogLeNet的论文,今天我们就来复现一下代码吧!话不多说,讲解都在注释里。(这可能是全网最详细的注释哦) 第一步:定义基础卷积模块(卷积+ReLU+前向传播函数)'''-------------------第一步:定义基础卷积模块(卷积+ReLU+前向传播函数)--------------''' class BasicConv2d(nn.Module): # init...

GoogLeNet InceptionV1代码复现+超详细注释(PyTorch)
文章 2023-06-21 来自:开发者社区

【Deep Learning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源)

 编辑本项目使用Pytorch框架,使用上游特征提取模型+下游分类器模型的结构实现COIL20图像分类神经网络模型可选择LeNet、AlexNet、GoogleNet、VGG16、ResNet50、EfficientNet(Doing)项目已开源易适配于读者自己的数据集网络模型易扩展,可作BaseLine敲完这6个模型,相当于浅走了一遍CNN的前世今生最终准确率均达到了100%(COI....

【Deep Learning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源)
文章 2022-11-30 来自:开发者社区

迁移学习篇之如何迁移经典CNN网络-附迁移学习Alexnet,VGG,Googlenet,Resnet详细代码注释和方法-pytorch

鸽了好久的迁移学习篇学习终于打算更新,这次我们来学习一个机器学习中经典常用的简单快速提高网络指标的trick,迁移学习,迁移学习本身是机器学习中的一个trick,但是近些年在深度学习中应用广泛。之前我在学习迁移学习的时候想做到随便迁移任何一个网络但是我又看不太懂CNN的代码,然后就很懵,这篇博客的目的在于让大家只需要简单修改代码即可实现各种经典CNN网络的迁移。当然迁移学习是一门很大的学科,我们....

迁移学习篇之如何迁移经典CNN网络-附迁移学习Alexnet,VGG,Googlenet,Resnet详细代码注释和方法-pytorch
文章 2022-11-30 来自:开发者社区

手撕Googlenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版(可以直接替换自己数据集)-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出,看到了会回复。训练代码和预测代码均有。

Googlenet是2014年被提出来的一种全新的神经网络结构,我个人认为他跟Resnet一样都是具有划时代意义的神经网络,当然他的意义不仅在于获得该年 ImageNet 竞赛中 Classification Task(分类任务)第一名,而是他跟Resnet一样都代表一种网络结构的改变,Resnet提出来残差网络结构,Googlenet提出了多尺度融合的网络结构,这种结构非常有意义。在目标检测领....

手撕Googlenet卷积神经网络-pytorch-详细注释版(可以直接替换自己数据集)-直接放置自己的数据集就能直接跑。跑的代码有问题的可以在评论区指出,看到了会回复。训练代码和预测代码均有。
文章 2022-05-20 来自:开发者社区

基于pytorch搭建GoogleNet神经网络用于花类识别

基于pytorch搭建GoogleNet神经网络用于花类识别写在前面前面已经出过基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别和基于pytorch搭建VGGNet神经网络用于花类识别的文章,建议阅读此文章前先行阅读前两篇。这篇文章用到的网络结构时GoogleNet,因此你需要对GoogleNet的结构有较清晰的了解,不清楚的戳此图标☞☞☞了解详情。和上一篇相同,本篇不会对实现花类识别的....

基于pytorch搭建GoogleNet神经网络用于花类识别
文章 2022-04-24 来自:开发者社区

【PyTorch基础教程13】GoogleNet和ResNet

零、简单回顾上节课主要讲了CNN的架构(如下图的LetNet5),定义一个卷积层:输入通道数、输出通道数、卷积核的大小(长和宽)。卷积层要求输入输出是四维张量(B,C,W,H),全连接层的输入与输出都是二维张量(B,Input_feature)。卷积(convolution)后,C(Channels)变,W(width)和H(Height)可变可不变,取决于是否padding。subsampli....

【PyTorch基础教程13】GoogleNet和ResNet

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