VGG

https://neurohive.io/wp-content/uploads/2018/11/vgg16-1-e1542731207177.png

VGG-16

オックスフォード大学のVGGチームが作成

Visual Geometry Group

16層のモデル

畳み込み層と全結合層が16層

それ以外も数えれば38層になってる

入力はRGBチャネルが3、画像の高さと幅が224px

(batch_num, 3, 224, 224)

出力は1*1000個の配列

入力の画像が、予め決められていた1000個のクラスのうちのどれかに分類される

laptop、rule、submarine、meat_loaf、、などなど

一つ秘湯の要素はそのクラスに分類される確率。sumは1

code:py

import torch

# VGG-16の学習済みモデルをロード

net = models.vgg16(pretrained=True)

net.eval() # 推論モードに設定

print(net) # モデルのネットワーク構成を出力

参考