MindSpore图像分类模型支持（Lite）

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MindSpore图像分类模型支持（Lite）

MindSpore图像分类模型支持(Lite) 图像分类介绍图像分类模型可以预测图片中出现哪些物体,识别出图片中出现物体列表及其概率. 比如下图经过模型推理的分类结果为下表: 类别概率 plant 0.9359 flower 0.8641 tree 0.8584 houseplant 0.7867 使用MindSpore Lite实现图像分类的示例代码. https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/r1.1/model_zoo/official/li…

【转】[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读原文地址:http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097 本文章已收录于: 深度学习知识库分类: deep learning(28) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究ale…

[caffe]深度学习之图像分类模型VGG解读

一.简单介绍 vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟googlenet不同的是.vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架.尤其是跟alexnet框架很像.vgg也是5个group的卷积.2层fc图像特征.一层fc分类特征,能够看做和alexnet一样总共8个part.依据前5个卷积group.每一个group中的不同配置,vgg论文中给出了A~E这五种配置.卷积层数从8到16递增. 从论文中能够看到从8到1…

MindSpore静态图语法支持

MindSpore静态图语法支持概述在Graph模式下,Python代码并不是由Python解释器去执行,而是将代码编译成静态计算图,然后执行静态计算图. 关于Graph模式和计算图,可参考文档:https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.1/advanced_use/debug_in_pynative_mode.html 当前仅支持编译@ms_function装饰器修饰的函数.Cell及其子类的实例. 对于函数,则编译函数定义:对…

我的Keras使用总结（2）——构建图像分类模型（针对小数据集）

Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了. 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效,实用的图像分类器的方法. 1,热身练习——CIFAR10 小图片分类示例(Sequential式) 示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构.代码如下: # 要训练模型,首先得知道数据长啥样 from __future__ import print_function…

ML.NET 示例：图像分类模型训练-首选API（基于原生TensorFlow迁移学习）

ML.NET 版本 API 类型状态应用程序类型数据类型场景机器学习任务算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新控制台应用程序和Web应用程序图片文件图像分类基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等问题图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept…

[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet.这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model例子中.它也给出了alexnet的复现.详细网络配置文件例如以下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train…