Набор для заземления нпз 16


Набор НПЗ-16

Форматы упаковок

Потребительская упаковка

Количество в потребительской упаковке

1

Тип потребительской упаковки

сумка

Штрих-код EAN-13 потребительской упаковки

4680430013748

Длина потребительской упаковки, см

26

Ширина потребительской упаковки, см

16

Высота потребительской упаковки, см

8

Вес брутто потребительской упаковки, кг

2.18

Объём потребительской упаковки, куб.м

0.003328

Транспортная упаковка

Количество в транспортной упаковке

4

Тип транспортной упаковки

картонная коробка

Штрих-код ITF-14 транспортной упаковки

14680430013745

Длина транспортной упаковки, см

30

Ширина транспортной упаковки, см

20

Высота транспортной упаковки, см

20

Вес брутто транспортной упаковки, кг

8.72

Объём транспортной упаковки, куб.м

0.012

VGG в TensorFlow · Дави Фроссар

Чтобы протестировать его, загрузите все файлы в ту же папку и запустите
  питон vgg16.py  

VGG - это модель сверточной нейронной сети, предложенная К. Симоняном и А. Зиссерманом из Оксфордского университета в статье «Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений». . Модель достигает 92,7% точности тестов из топ-5 в ImageNet. , который представляет собой набор данных из более чем 14 миллионов изображений, принадлежащих 1000 классам.

В этом коротком посте мы представляем реализацию VGG16 и веса из оригинальной модели Caffe. преобразован в TensorFlow .

Задача классификации изображений

Макроархитектуру VGG16 можно увидеть на рис. 2. Мы кодируем ее в TensorFlow в файле vgg16.py. Обратите внимание, что мы включаем слой предварительной обработки, который берет изображение RGB со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255 и вычитает средние значения изображения (рассчитанные по всему набору обучения ImageNet). Макроархитектура VGG16

Мы конвертируем веса Caffe, общедоступные в профиле автора на GitHub, с помощью специального инструмента.Выполняется некоторая постобработка, чтобы убедиться, что модель соответствует стандартам TensorFlow. Наконец, мы приходим к весам, доступным в vgg16_weights.npz.

Для того, чтобы связать выходные данные модели с именами классов, у нас есть отображение, доступное в файле imagenet_classes.py.

Содержание будущего

Мы рекомендуем вам ознакомиться с этой моделью, поскольку она широко используется и станет основой для будущего контента по передаче знаний, управляемому обратному распространению и другим интересным темам о сверточных нейронных сетях.