Jeff: fast.ai lesson 1&2感觉没讲什么干货. ~/keras/keras.json配置后台theano or tensorflow. ~/./theanorc处理器配置cpu or gpu. VGG16的预测 VGG16的训练 VGG16结构分析 GoogleNet略胜一筹 结构还算简单. 小卷积核3*3: Stack of three 3x3 conv (stride 1) layers has same effective receptive field as one…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Seq…

VGG16内置于Keras,可以通过keras.applications模块中导入. --------------------------------------------------------将VGG16 卷积实例化:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- from…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体…

转载自:http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文对图片分类任务中经典的深度学习模型VGG16进行了简要介绍,分析了其结构,并讨论了其优缺点.调用Keras中已有的VGG16模型测试其分类性能,结果表明VGG16对三幅测试图片均能正确分类. 前言 VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献<Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition>中提出卷积神经网络…

Application的五款已训练模型 + H5py简述 Keras的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测.特征提取和finetune. 后续还有对以下几个模型的参数介绍: Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 所有的这些模型(除了Xception)都兼容Theano和Tensorflow,并会自动基于~/.keras/keras.json的Keras的图像维度进行自动设置.例如,如果你设置da…

Keras的预训练模型地址:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的网络.这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征,利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率. 1,使用预训练网络的 bottleneck 特征:一分钟达到90%的正确率 我们将使用VGG-16网络,该网络在 ImageNet数据集上进行训练,这个模型我们之前提到过了.因为 ImageNet…

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不…

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文…

说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而且笔者也没有GPU机器,于是乎,走上了漫漫的研究逼死自己之路... 作者实践机器配置: 服务器:ubuntu16.04(8 core)+caffe+only CPU 突然觉得楷体是不是好看多了...哈哈,接下来的博客要改字体喽~ ------------------------------ 一.图像…