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

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

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

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

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

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

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

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

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

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果 * @author 杨尚川 */ public interface WordSegmenter {

以OpenCV自带的Aloe图像对为例:     1.BM算法(Block Matching) 参数设置如下: ) + ) & -; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::StereoBM::create(, ); cv::Rect roi1, roi2; bm->setROI1(roi1); bm->setROI2(roi2); bm->setPreFilterCap(); bm->setBlockSize(); bm->setM

为了对比Hproxy和Nginx负载均衡的效果,分别在测试机上(以下实验都是在单机上测试的,即负载机器和后端机器都在一台机器上)做了这两个负载均衡环境,并各自抓包分析.下面说下这两种负载均衡环境下抓包分析后的结果: 1)Haproxy负载均衡环境下的实验记录.后端有一台机器挂掉后,如果还没达到探测的时间点时,请求还会往挂掉的这台机器转发,请求会丢失.Haproxy负载均衡的实验记录如下:1--先看下Haproxy的配置. 配置inter 20000为20s检测一次,这个是为了更明显的抓下HAPr

一.引言: 中文分词一直是自然语言处理的一个痛处,早在08年的时候,就曾经有项目涉及到相关的应用(Lunce构建全文搜索引擎),那时的痛,没想到5年后的今天依然存在,切分效果.扩展支持.业务应用等方面依然不甚理想.收费的版本不提了,原因自不必言表,开源版本中,发现之前曾经活跃的版本,大多已经没落(好几年没更新了),存活下来的寥寥无几.我是一个守旧的人,评估版本的选择有些保守,至少目前为止,只看1.0正式版本之后的版本,0.XX的不在考虑范围之内,用了一个周末的时间,对比了十多款的样子,个人感觉源

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在线实例 左右对比 上下对比 使用方法 <div class="twentytwenty-container">     <img src="/api/jq/5733e37340d99/img/2.jpg" alt="">     <img src="/api/jq/5733e37340d99/img/1.jpg" alt=""> </div> <scr

Covering-Bad 是一个可拉动大小的元素,覆盖在原有的元素上面,从而两者进行对比. 在线实例 实例演示1    实例演示2 使用方法 <div class="covered" data-passive="images/2.jpg" data-active="images/1.jpg"> <div class="handle"></div> <div class="ch

飞控的遥控器打算自己做,这样全局都能掌握,可以通过遥控器对飞控的参数和飞行模式进行修改,而买遥控器是做不到这样的哈..以后做图传的时候,屏幕还可以实时现实摄像头拍回来的画面,挺好的哈.. 做遥控我们选的是原子的战舰开发板,开发板附带小霸王那种遥控器,可以用这个来控制飞控哈,回忆童年有木有...板子还带一个ADXL345的加速度传感器,那还可以用开发板的姿态控制飞控的姿态..哈..应该挺好玩... 第一步我们打算先写一个GUI的界面,UI这东西就让我头疼哈.额..打算第一版就没什么UI,就把要显示

本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/42554641 学习重构已经一个多月了,虽然不能让代码特别的整洁.高大尚,但是相比之前写的代码,感觉自己进步很大.特别是我会尽量地减少成员变量的数量,让方法变得短小,减少临时变量的数量.........这些在本文之前的重构方法中都有涉及,我想也许这就叫做学以致用吧.不知你是否也和我一起同在学习.努力,不知你从这些重构文章中是否有所收获.但是,我想,不管怎么,

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载