SqueezeNet 论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.07360 和别的轻量级模型一样,模型的设计目标就是在保证精度的情况下尽量减少模型参数.核心是论文提出的一种叫"fire module"的卷积方式. 设计策略 主要用1x1卷积核,而不是3x3. 减少3x3卷积核作用的channel. 推迟下采样的时间.以获取更大尺寸的feature map.这一点是处于精度的考虑.毕竟feature map的resolution越大,信息越丰富.下采样主要通过poo…

mobilenet v1 论文解读 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861 核心思想就是通过depthwise conv替代普通conv. 有关depthwise conv可以参考https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/11759928.html 模型结构: 类似于vgg这种堆叠的结构. 每一层的运算量 可以看到,运算量并不是与参数数量绝对成正比,当然整体趋势而言,参数量更少的模型会运算更快. 代码实现 https://gi…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理,之前介绍了CNN网络Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构. 本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想.SqueezeNet设计目标…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验…

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent…

项目介绍   在文章CNN大战验证码中,我们利用TensorFlow搭建了简单的CNN模型来破解某个网站的验证码.验证码如下: 在本文中,我们将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码. 数据集   对于验证码图片的处理过程在本文中将不再具体叙述,有兴趣的读者可以参考文章CNN大战验证码.   在这个项目中,我们现在的样本一共是1668个样本,每个样本都是一个字符图片,字符图片的大小为16*20.样本的特征为字符图片的像素,0代表白色,1代表黑色,每个样本为320个特征,取…