···此资源是基于猫狗二分类的VGG16网络实例呃，由tensorflow实现，需要借鉴学习的自取。

在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。 怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') 然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对

图像标记是图像处理中众所周知的挑战。 通常通过多实例多标签（MIML）分类方法解决该问题。 卷积神经网络（CNN）具有出色的潜力，可以很好地执行MIML任务，因为多级卷积和最大池与多实例设置一致，并且隐藏表示的共享可能有利于多标签建模。 但是，CNN通常需要大量经过仔细标记的数据来进行训练，这在许多实际应用中很难获得。 在本文中，我们提出了一种将预训练的深度网络（如Imagenet上的VGG16）传输到小型MIML任务的新方法。 我们从网络层的每个组中提取特征，并将多个二进制分类器应用于它们以进