ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks,原作者保留版权 卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇.好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”.事实上,一个不好的经验规则是:网络越深,效果越好.AlexNet,VGG,Inceptio

目录 1. 流程概述 2. 准备数据集 2.1 Satellite数据集介绍 3. Inception V3网络 4. 训练 4.1 基于Keras微调Inception V3网络 4.2 Keras实时生成批量增强数据 4.3 配置transfer learning & finetune 4.4 执行训练 5. 测试 5.1 对单张图片进行测试 6. 可视化分类界面 6.1 交互界面设计 6.2 后台核心代码:模型加载并分类 6.3 交互界面效果   这篇博客主要是使用Keras框架微调Inc

经典分类CNN模型系列其五:Inception v2与Inception v3 介绍 Inception v2与Inception v3被作者放在了一篇paper里面,因此我们也作为一篇blog来对其讲解. Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Resnet针对的也是此一问题):其二则是如何在保证分类网络分类准确率提升或

1. 前言 近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域机型适配问题转换为"特定场景下的正常图片和异常图片的二分类问题",并借助Goolge开源的Inception V3网络进行迁移学习,重训练出对应场景下的图片分类模型,问题图片的准确率达到95%以上. 过去一年,我们在图片智能识别做的主要工作包括: 模型的落地和参数调优 模型的服务化 模型服

本文链接:https://blog.csdn.net/u011961856/article/details/77984667函数解析github 代码:https://github.com/adonistio/inception-face-shape-classifier CLASSIFY_FACE.py1用于运行训练好的Inception model,对输入图像进行分类. CLASSIFY_FACE_CONFUSION.py1与CLASSIFY_FACE.PY类似,但是讲述如结果和一个困惑度矩

从GoogLeNet至Inception v3 一.CNN发展纵览 我们先来看一张图片: 1985年,Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播(Back Propagation,BP)算法(也有说1986年的,指的是他们另一篇paper:Learning representations by back-propagating errors),使得神经网络的训练变得简单可行,这篇文章在Google Scholar上的引用次数达到了19000多次,目前还是比Cortes和Vapnic的Su

输入模式与网络架构间的对应关系: 向量数据:密集连接网络(Dense层) 图像数据:二维卷积神经网络 声音数据(比如波形):一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 文本数据:一维卷积神经网络(首选)或循环神经网络 时间序列数据:循环神经网络(首选)或一维卷积神经网络 其他类型的序列数据:循环神经网络或一维卷积神经网络.如果数据顺序非常重要(比如时间序列,但文本不是),那么首选循环神经网络 视频数据:三维卷积神经网络(如果需要捕捉运动效果),或者帧级的二维神经网络(用于特征提取)+循环神经网络或一

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存

网络结构解读之inception系列四:Inception V3   Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验,总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则.理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义. Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 主题:如何高效的增大网络规模   通过分解卷积和正则实现高效计算 设计网络原则 1.避免表征瓶颈.大部分时候,特征大小应当缓慢变小,在变小的同时增加维

tensorflow 官方给出的实现:models/inception_v3.py at master · tensorflow/models · GitHub 1. 模型结构 首先来看 Inception V3 的模型架构图: 共 46 层,由 11 个 Inception Modules (模块,图中类似圆角矩形圈出的部分)构成, 如上图示,所谓的一个 Inception Module 即是对同一个输入,分别执行不同的卷积.池化等操作,最终将这些得到的输出 concat(拼接)出一个层次极深

http://developer.android.com/training/wearables/data-layer/accessing.html Accessing the Wearable Data Layer-数据层连接 GoogleApiClient是一个用于整合所有谷歌服务的入口,想要连接数据层,需要构建一个对象.GoogleApiClient提供了一个builder方法简化了构建对象的步骤. GoogleApiClient mGoogleApiClient = new GoogleA

目录 使用非对称卷积分解大filters 重新设计pooling层 辅助构造器 使用标签平滑 参考资料 在<深度学习面试题20:GoogLeNet(Inception V1)>和<深度学习面试题26:GoogLeNet(Inception V2)>中对前两个Inception版本做了介绍,下面主要阐述V3版本的创新点 使用非对称卷积分解大filters InceptionV3中在网络较深的位置使用了非对称卷积,他的好处是在不降低模型效果的前提下,缩减模型的参数规模,在<深度学

1.内联接(典型的联接运算,使用像 =  或 <> 之类的比较运算符):包括相等联接和自然联接: 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行:    2.外联接.外联接可以是左向外联接.右向外联接或完整外部联接. 在 FROM子句中指定外联接时,可以由下列几组关键字中的一组指定: 1)LEFT  JOIN或LEFT OUTER JOIN     左向外联接的结果集包括  LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是联接列所匹配的行.如果左表的某行在右表中没有匹配行,

三通道编译通过但无法训练 报错 InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384].其中384= 128×3报错原因     本文为三通道2DCNN,在model的中间通过代码: outputs = keras.layers.concatenate([inputs_1, inputs_2, inputs_3], axis = 0) 将三个通道的输出结合了在一起,注意是在axis

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27228015?utm_source=weibo&utm_medium=social 人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏,近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮.近日,IBM 官网发表了一篇概述文章,对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理,同时还图文并茂地介绍了感知器.聚类算法.基于规则的系统.机器学习.深度学习.神经网络等技术的概念和原理. 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过.期间,人工智能的发展起起

R-CNN for Small Object Detection 文章方法概括 这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测 文章为了证明:对传统R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好 整个检测流程 用改进版的RPN(修改了anchor的尺度,称为modified RPN)提取候选区域 用改进版的CNN(结合了上下文信息的CNN模型,base的CNN可以用AlexNet或者VGG,称为ContextNet)对候选区域进行分类,不做Box Regression 文

FPN就是所谓的金字塔结构的检测器,(Feature Pyramid Network) 把FPN融合到Faster rcnn中能够很大程度增加检测器对全图信息的认知, 步骤如图所示: 1.先将图像送入底层网络中得到一个feature map,可以用resnet等 网络 2.图中的1,2,3层即为预训练网络得到的特征,之后采取的操作是对于2层进行1*1的降维操作,然后与3层的结果进行相加,得到5层,这就是FPN的操作. 3.对于6层是一样的操作,然后对于得到的4,5,6层进行RPN操作得到regi

AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks 笔记 这篇文章的任务是 "根据文本描述" 生成图像.以往的常规做法是将整个句子编码为condition向量,与随机采样的高斯噪音\(z\)进行拼接,经过卷积神经网络(GAN,变分自编码等)来上采样生成图像.这篇文章发现的问题是:仅通过编码整个句子去生成图像会忽略掉一些细粒度的信息,而这些细粒度的信

1.Unsupervised learning of video representations using LSTMs 方法:从先前的帧编码预测未来帧序列 相似于Sequence to sequence learning with neural networks论文 方法:使用一个LSTM编码输入文本成固定表示,另一个LSTM解码成不同语言 2.Describing Videos by Exploiting Temporal Structure 该论文发表在iccv2015,是第一篇使用时间关