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VGG-F模型存储文件（imagenet-vgg-f.mat）

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简介：
利用imagenet-vgg-f.matGPU/CPU数据集，针对人脸识别任务，可以采用基于imagenet预训练模型的训练数据集进行训练。

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  • imagenet-vgg-f.mat模型文件
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    imagenet-vgg-f.mat是基于VGG-F网络结构的预训练模型文件，用于图像特征提取与识别任务。该模型由ILSVRC2014竞赛中的VGG团队开发，并在ImageNet数据集上进行训练。 使用imagenet网络的预训练模型在GPU/CPU上进行人脸识别的数据集训练。
     
  • imagenet-vgg-verydeep-19.zip
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    imagenet-vgg-verydeep-19.zip是一款基于ImageNet数据集训练的深度卷积神经网络模型文件，包含VGG提出的非常深入（Very Deep）的19层网络结构。 图像风格迁移模型使用了imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型和相关代码，在TensorFlow 1.14环境中实测可用。
     
  • imagenet-vgg-verydeep-19-part2.rar
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    imagenet-vgg-verydeep-19-part2.rar 是一个包含VGG非常深网络模型第2部分权重的数据文件，用于图像识别任务。 在完成吴恩达第四课第四周的作业时发现缺少vgg模型文件。由于从外网下载速度较慢，我将该文件上传至一个平台供大家下载使用。考虑到文件较大，我已经将其压缩并分割成6个部分，请注意：所有部分下载完成后需要放在同一文件夹内再进行解压。
     
  • vgg-16模型的caffemodel文件
    优质
    简介：vgg-16模型的caffemodel文件是基于VGG网络架构的预训练参数文件，用于图像分类任务，包含16层卷积神经网络结构。 vgg-16的ssd-caffe预训练模型。
     
  • VGG-CIFAR10模型
    优质
    简介：VGG-CIFAR10模型是基于VGG网络架构，在CIFAR-10数据集上进行训练和优化的卷积神经网络模型，广泛应用于图像分类任务。 使用Pytorch实现VGG模型在CIFAR10数据集上的测试，并提供了包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。
     
  • 基于PyTorch的VGG-11、VGG-16和VGG-19模型实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了经典的VGG网络架构中的三种型号（VGG-11、VGG-16及VGG-19），适用于图像分类任务。 VGG是一种经典的卷积神经网络架构，由牛津大学的研究团队提出。它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了很好的成绩，并成为了当时最先进的模型之一。VGG的主要特点是使用了非常小的卷积核（3x3）和深层网络结构，通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像特征。 基于Pytorch实现的VGG提供了一个方便的工具，使得用户可以轻松地使用VGG模型进行图像分类任务。通过加载预训练的VGG模型，用户可以快速地进行图像特征提取和分类。同时，Pytorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性，使用户能够方便地进行模型的训练和调整。
     
  • Chainer图像分类-VGG模型
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    本项目使用Chainer框架实现VGG卷积神经网络模型进行图像分类任务。通过训练与测试，展示了该模型在图像识别中的高效性和准确性。 本段落将介绍如何使用Chainer构建图像分类框架，并重点讲解基于Chainer的VGG网络结构及其变体（vgg11、vgg13、vgg16、vgg19）。考虑到部分电脑显存较低，我们将通过调整通道数来优化模型。经过测试后发现，这种调整在保证性能的同时能够有效减少资源需求。
     
  • Pytorch版本的VGG-Face模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的VGG-Face模型，适用于人脸识别和身份验证任务。该模型在大规模人脸数据集上进行了预训练，能够有效提取面部特征并应用于各种应用场景。 VGG-Face模型的Pytorch版本可以直接通过`torch.load(VGG_FACE_LOCATION)`读取。该模型基于千万张人脸数据进行训练。
     
  • vgg-tensorflow：运用vgg-16/19预训练模型提取图像特征
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    vgg-tensorflow项目利用了VGG-16和VGG-19的预训练模型来高效地从图像中抽取深度特征，适用于多种计算机视觉任务。 Tensorflow VGG16和VGG19 这是基于原始Caffe实现的VGG 16和VGG 19的Tensorflow版本。我们已经对模型加载方式进行了调整，使用numpy而非默认的tensorflow方法来加快初始化速度并减少内存占用。这种修改允许进一步自定义网络结构，比如移除全连接层或增加批处理大小。 要使用这些VGG网络，请下载相应的npy文件。 ### 使用说明 可以通过以下代码构建VGG对象： ```python vgg = vgg19.Vgg19() vgg.build(images) ``` 或者对于VGG 16: ```python vgg = vgg16.Vgg16() vgg.build(images) ``` 其中`images`的形状应为[None, 224, 224, 3]。注意，张量可以是占位符、变量或常数。 通过这个对象可以访问所有VGG层（张量），例如： ```python vgg.conv1_1 ``` 以及更多其他层。