slim.arg_scope函数说明如下: Stores the default arguments for the given set of list_ops. For usage, please see examples at top of the file. Args: list_ops_or_scope: List or tuple of operations to set argument scope for or a dictionary containing the current

从零开始自己搭建复杂网络(以DenseNet为例) DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络.在该网络中,任何两层之间都有直接的连接,也就是说,网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集, 而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入. DenseNet 在 ResNet 基础上,提出了更优秀的 shortcut 方式.Dense Connection 不仅能使得 feature 更加 robust ,还能带来更快的收敛速度. 显存和计算量上稍显不足,需要业界进一步的优化才能广

原文连接:https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/82717745 1.简介 对于tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个目录下都有指定的所有者.它旨在包含额外功能和贡献,最终会合并到核心Tensorflow中,但其接口可能仍然会发生变化,或者需要进行一些测试,看是否可以获得更广泛的接受.所以slim依然不属于原生tensorflow.那么什么是s

在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍.但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下.关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解. 一 准备工作 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r

『PyTorch × TensorFlow』第十七弹_ResNet快速实现 要点 神经网络逐层加深有Degradiation问题,准确率先上升到饱和,再加深会下降,这不是过拟合,是测试集和训练集同时下降的 提出了残差结构,这个结构解决了深层网络训练误差反而提升的情况,使得网络理论上可以无限深 bottleneck网络结构,注意Channel维度变化: ,宛如一个中间细两端粗的瓶颈,所以称为“bottleneck”.这种结构相比VGG,早已经被证明是非常效的,能够更好的提取图像特征. 残差结构 截

论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet 1.创新点 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作.YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测所有格子所含目标的bbox.定位置信度以及所有类别

原文:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9534063.html yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 在讲解源码之前,我们需要做一些准备工作: 下载源码,本文所使用的yolo源码来源于网址:https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载训练所使用的数据集,我们仍然使用以VOC 2012数据集为例,下载地址为:http://host.robots.o

InceptionV3代码解析 参考博文:https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/65451916 读了Google的GoogleNet以及InceptionV3的论文,决定把它实现一下,尽管很难,但是网上有不少资源,就一条一条的写完了,对于网络的解析都在代码里面了,是在原博主的基础上进行修改的,添加了更多的细节,以及自己的理解.总之,是更详细更啰嗦的一个版本,适合初学者. import tensorflow as tf from d

自2012年AlexNet提出以来,图像分类.目标检测等一系列领域都被卷积神经网络CNN统治着.接下来的时间里,人们不断设计新的深度学习网络模型来获得更好的训练效果.一般而言,许多网络结构的改进(例如从VGG到ResNet可以给很多不同的计算机视觉领域带来进一步性能的提高. ResNet(Residual Neural Network)由微软研究员的 Kaiming He 等四位华人提出,通过使用 Residual Uint 成功训练152层深的神经网络,在 ILSVRC 2015比赛中获得了冠

三.配置文件详解(config.py) import os # 数据集路径,和模型检查点路径 # # path and dataset parameter # DATA_PATH = 'data' # 所有数据所在的根目录 PASCAL_PATH = os.path.join(DATA_PATH, 'pascal_voc') # VOC2012数据集所在的目录 CACHE_PATH = os.path.join(PASCAL_PATH, 'cache') # 保存生成的数据集标签缓冲文件所在文件

目录 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 1. TensorFlow高层封装总览 2. Keras介绍 2.1 Keras基本用法 2.2 Keras高级用法 3. Estimator介绍 3.1 Estimator基本用法 3.2 Estimator自定义模型 3.3 使用数据集(Dataset)作为Estimator输入 4. 总结 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第

# 1. 通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 通过TensorFlow-Slim来定义LeNet-5的网络结构. def lenet5(inputs): inputs = tf.reshape(in

github介绍:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim 基于slim实现的yolo-v3(测试可用):https://github.com/mystic123/tensorflow-yolo-v3 简介 TF-Slim是一个轻量级tensorflow库. 它可以使复杂模型的定义.训练.评估测试更简单. 它的组件,可以与tensorflow的其他库(如tf.contrib.learn

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述

笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

辅助函数 slim.arg_scope() slim.arg_scope可以定义一些函数的默认参数值,在scope内,我们重复用到这些函数时可以不用把所有参数都写一遍,注意它没有tf.variable_scope()划分图结构的功能, with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], trainable=True, activation_fn=tf.nn.relu, weights_initializer=tf.truncated_

Fork版本项目地址:SSD 参考自集智专栏 一.SSD基础 在分类器基础之上想要识别物体,实质就是 用分类器扫描整张图像,定位特征位置 .这里的关键就是用什么算法扫描,比如可以将图片分成若干网格,用分类器一个格子.一个格子扫描,这种方法有几个问题: 问题1 : 目标正好处在两个网格交界处,就会造成分类器的结果在两边都不足够显著,造成漏报(True Negative). 问题2 : 目标过大或过小,导致网格中结果不足够显著,造成漏报. 针对第一点,可以采用相互重叠的网格.比如一个网格大小是 32