vgg16

【隐私计算篇】利用多方安全计算MPC实现VGG16人脸识别隐私计算模型本文主要介绍一种利用多方安全计算MPC技术，实现VGG16的人脸识别模型，侧重于模型推理阶段，此工作是多年前完成的，目前已经公开专利，其中涉及到最小化多方安全计算(MPC)以及明密文混合计算的思想，仅供参考。

深度学习 --- VGG16能让某个指定的feature map激活值最大化图片的可视化(JupyterNotebook实战)在前面的文章中，我用jupyter notebook分别实现了，预训练好的VGG16模型各层filter权重的可视化和给VGG16输入了一张图像，可视化VGG16各层的feature map。深度学习 --- VGG16卷积核的可视化(JupyterNotebook实战)-CSDN博客文章浏览阅读653次，点赞11次，收藏8次。本文是基于JupyterNotebook的VGG16卷积核的可视化实战，有代码也有详细说明https://blog.csdn.net/daduzimama/article/deta

深度学习 --- VGG16各层feature map可视化(JupyterNotebook实战)VGG是继AlexNet之后的后起之秀，相对于AlexNet他有如下特点：1，更深的层数！相对于仅有8层的AlexNet而言，VGG把层数增加到了16和19层。

【人工智能】-- 迁移学习个人主页：欢迎来到 Papicatch的博客课设专栏：学生成绩管理系统专业知识专栏：专业知识文章目录

鹅毛在路上了

昇思25天学习打卡营第12天|FCN图像语义分割本系列文章主要用于记录昇思25天学习打卡营的学习心得。全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation[1]一文中提出的用于图像语义分割的一种框架。

ZHW_AI课题组

基于VGG16的猫狗数据集分类孙思伟，男，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生研究方向：深度强化学习与人工智能电子邮件：sunsiwei0109@163.com

6.Vgg16--CNN经典网络模型详解（pytorch实现）1.首先建立一个model.py文件，用来写神经网络，代码如下：2.下载数据集3.下载完后写一个spile_data.py文件，将数据集进行分类