论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 :Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 :Inception-Res…

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

0. 背景 何凯明大神等人在提出了ResNet网络结构之后,对其做了进一步的分析工作,详细的分析了ResNet 构建块能起作用的本质所在.并通过一系列的实验来验证恒等映射的重要性,并由此提出了新的构建块模型使得网络能够更容易训练和更好的泛化性能(比如不同于ResNet v1中对cifar-10的学习率的谨慎,这里更加放开了). 图0.1 v1中的残差构建块和v2中建议的残差构建块 如图0.1所示,在ResNet v1中,构建块是通过将之前层的\(x\)连接到后面跳过至少2层的输出,然后将和放入激…

只有reduction-A是共用的,只是改了其中的几个参数 linear是线性激活. 结构是一样的…

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下…

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 目录 场景分类 数据增强 数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用.我们使用下面这些数据增强方法. 第一,对颜色的数据增强,包括色彩的饱和度.亮度和对比度等方面,主要从Facebook的代码里改过来的. 第二,PCA Jittering,最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来的. 我们首先按照RGB三个颜色通道计算了均值和标准差,对网络的输入数据进行规范化,随…

卷积神经网络发展趋势.Perceptron(感知机),1957年,Frank Resenblatt提出,始祖.Neocognitron(神经认知机),多层级神经网络,日本科学家Kunihiko fukushima,20世纪80年代提出,一定程度视觉认知功能,启发卷积神经网络.LeNet-5,CNN之父,Yann LeCun,1997年提出,首次多层级联卷积结构,手写数字有效识别.2012年,Hinton学生Alex,8层卷积神经网络,ILSVRC 2012比赛冠军.AlexNet 成功应用ReL…

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"…

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…

Tensorflow的slim框架可以写出像keras一样简单的代码来实现网络结构(虽然现在keras也已经集成在tf.contrib中了),而且models/slim提供了类似之前说过的object detection接口类似的image classification接口,可以很方便的进行fine-tuning利用自己的数据集训练自己所需的模型. 官方文档提供了比较详细的从数据准备,预训练模型的model zoo,fine-tuning,freeze model等一系列流程的步骤,但是缺少了i…

一. 找到最好的工具 "工欲善其事,必先利其器",如果你想找一个深度学习框架来解决深度学习问题,TensorFlow 就是你的不二之选,究其原因,也不必过多解释,看过其优雅的代码架构和工程化实现之后,相信这个问题不会有人再提,这绝非 Caffe an so on 所能比拟的. 回到题头 - 目标检测,相信你一定看过这篇 Paper: Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors, Huang J,…

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor…

下面是一个list,可以详细看一下 image_classification = [['name','top1_acc','top5_acc','size'],['FixEfficientNet-L2',88.5,98.7,480],['NoisyStudent/EfficientNet-L2',88.4,98.7,480],['BiT-L/ResNet',87.54,98.46,-1],['FixEfficientNet-B7',87.1,98.2,66],['NoisyStudent/Eff…

基于英特尔架构实现软硬协同加速,显著提升新冠肺炎.乳腺癌等疾病的检测和筛查效率,并帮助医疗科研平台预防"维度灾难"问题 <PAGE 1 LEFT COLUMN: CUSTOMER LOGO> <PAGE 1 BODY COPY: INTRODUCTION> 前言概述 从2019年年底开始迅速扩散的新型冠状病毒肺炎(COVID-19,以下简称"新冠肺炎")疫情,对医疗机构的快速诊断能力提出了突如其来且非常严峻的挑战,利用人工智能(Artific…

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le…

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks by KOUSTUBH        this blog from: http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ Convolutional neural networks are fantastic for visual…

ResNet(Residual Neural Network),微软研究院 Kaiming He等4名华人提出.通过Residual Unit训练152层深神经网络,ILSVRC 2015比赛冠军,3.57% top-5错误率,参数量比VGGNet低,效果非常突出.ResNet结构,极快加速超深神经网络训练,模型准确率非常大提升.Inception V4,Inception Module.ResNet结合.ResNet推广性好. 瑞十教授Schmidhuber(LSTM网络发明者,1997年)提…

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的…

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…

一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深.深.深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别.语音识别等能力.因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好,这样模型的准确率也就会越来越准确. 那现实是这样吗?先看几个经典的图像识别深度学习模型: 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型,然而,一看这些模型的网络层次数量,似乎让人很失望,少则5层,多的也就22层而已,这些世界级…

[深度学习]深入理解Batch Normalization批标准化 https://www.zhihu.com/topic/20084849/hot resnet(残差网络)的F(x)究竟长什么样子? https://www.zhihu.com/question/53224378 如何理解微软的深度残差学习? https://www.zhihu.com/question/38499534?sort=created SKIP CONNECTIONS ELIMINATE SINGULARITIES…

Inception V3网络(注意,不是module了,而是network,包含多种Inception modules)主要是在V2基础上进行的改进,特点如下: 将滤波器尺寸(Filter Size)较大的卷积分解成若干滤波器尺寸较小的卷积.根据作者在论文中提出的optimization ideas,大卷积总可以被分解成3*3卷积层序列,而且需要的话还可以进一步分解成更小的卷积,如n*1卷积,事实上,这比2*2卷积层更好.对大卷积层进行分解的好处显而易见,既可以加速计算(多余的计算能力可以用来加…

  本文将会介绍如何利用Keras来搭建著名的ResNet神经网络模型,在CIFAR-10数据集进行图像分类. 数据集介绍   CIFAR-10数据集是已经标注好的图像数据集,由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton三人收集,其访问网址为:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html .   CIFAR-10数据集包含60000张尺寸为32x32的彩色图片,共分成10个分类(类别之间互相独立),每…

上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normal…

0. AlexNet 1. VGG VGG网络相对来说,结构简单,通俗易懂,作者通过分析2013年imagenet的比赛的最好模型,并发现感受野还是小的好,然后再加上<network in network>中的\(1*1\)卷积核,使得全文只在卷积网络的深度上做文章,从而得出了网络还是越深越好的结论 VGG 2. Inception 与VGG同期出来的有googlenet,该网络通过关注减少模型参数,而不降低模型性能的角度出发,设计出了inception结构,提出了googlenet: 然后g…

0.背景 随着CNN变得越来越深,人们发现会有梯度消失的现象.这个问题主要是单路径的信息和梯度的传播,其中的激活函数都是非线性的,从而特别是乘法就可以使得随着层数越深,假设将传统的神经网络的每一层看成是自动机中的一个状态.那么对于整个神经网络来说,输入到输出就是一个输入态不断的转移到输出态的一个过程.假设其中每一层都是有个变率,即缩放因子.那么: 变率大于1,层数越多,越呈现倍数放大趋势,比如爆炸: 变率小于1,层数越多,越呈现倍数缩小趋势,比如消失: 而传统以往的卷积神经网络都是单路径的,即从…

『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…

ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. 是由李飞飞团队从2007年开始,耗费大量人力,通过各种方式(网络抓取,人工标注,亚马逊众包平台)收集制作而成,它作为论文在CVPR-2009发布.当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法. 深度学习发展起来有几个关键的因素,一个就是庞大的数据(比如说ImageNet),一个是GPU的出现.(还有更优的深度模型,更好的优化算法,可以说数据和GPU推动了这些的产生,这些产生继续推动深度学习的发展). ILSV…

仅用作自己学习 这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2        GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用:  使用…

tensorflow 预训练模型列表 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim Pre-trained Models Neural nets work best when they have many parameters, making them powerful function approximators. However, this means they must be trained on very l…