简介 VGG, resnet和inception是3种典型的卷积神经网络结构. VGG采用了3*3的卷积核,逐步扩大通道数量 resnet中,每两层卷积增加一个旁路 inception实现了卷积核的并联,然后把各自通道拼接到一起 简单起见,直接使用了[1]的代码来测试 resnet,然后用[2],[4]的代码替换[1]中的model,改了改通道,测 VGG 和 inception. GPU是gtx1050,主板开始是 x79,后来坏了,换成 x470,GPU占比提高很多. CPU占比始终100%…

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…

作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow后端 硬件 Geforce GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小…

AlexNet (2012) The network had a very similar architecture as LeNet by Yann LeCun et al but was deeper, with more filters per layer, and with stacked convolutional layers. It consisted 11x11, 5x5,3x3, convolutions, max pooling, dropout, data augmenta…

We perform image classification, one of the computer vision tasks deep learning shines at. As training from scratch is unfeasible in most cases (as it is very data hungry), we perform transfer learning using ResNet-50 pre-trained on ImageNet. We get…

在网上看到一篇博客,地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/,是关于利用keras上预训练的模型进行图像分类的示例,于是我也自己动手运行了一下,效果,一般. 上代码 from keras.applications import ResNet50 from keras.applications import InceptionV3 from keras.ap…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面…

  学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数.学习率选取是一项具有挑战性的工作,学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住,而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定. 迁移学习 我们使用迁移学习将训练好的机器学习模型应用于不同但相关的任务中.这在深度学习这种使用层级链接的神经网络中非常有效.特别是在计算机视觉任务中,这些网络中的前几层倾向于学习较简单的特征.例如:边缘.梯度特征等. 这是一种在计算机视觉任务中被证实过可以产生更好…

keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16.Xception.ResNet50.InceptionV3 4个. VGG19在keras中的定义: def VGG19(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000) include_top: 是否包含最后的3个全连接层 weights: 定…