基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别算法

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文件名称：基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别算法
文件大小：557.74MB
文件格式：RAR
更新时间：2023-12-24 16:33:00
图像分类识别 python tensorflow VGG-16 本次图像的分类识别实验采用的是基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别模型。vgg是由 Simonyan 和 Zisserman 在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale ImageRecognition》上提出的卷积神经网络模型。模型可以达到 2.7%的测试准确度,在 ImageNet达到前 5 位。实验中应用 TensorFlow 将网络编码在文件 vgg16.py 中，包括一个预处理层，该预处理层使用像素值在 0-255 之间的 RGB 图像，并减去平均图像值；并且在 vgg16_weights.npz