作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow后端 硬件 Geforce GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小

inception v1-v3:通过多尺度卷积核学习不同尺度的空间信息并进行耦合:通过多个小卷积核来代替大卷积核的功能从而降低计算量: 通常,在一组特征图上进行卷积需要三维的卷积核,也即卷积核需要同时学习空间上的相关性和通道间的相关性.为了完全显示地对这两者相关性进行分离,后面又有了Xception,在channel维度上进行卷积; 参考:https://www.leiphone.com/news/201708/KGJYBHXPwsRYMhWw.html

Xception网络是由inception结构加上depthwise separable convlution,再加上残差网络结构改进而来/ 常规卷积是直接通过一个卷积核把空间信息和通道信息直接提取出来,结合了spatial dimensions和channels dimensions:xception这种是分开做的. 它最初的想法是从Incetpion来的,总体思想是把corss-channel correlations和spatial correlations充分解耦合: 将Inceptio

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.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的

Xception(Deep Learning with Depth-wise Separable convolutions)——google Inception-V3 Xception 并不是真正意义上的轻量化模型,只是其借鉴 depth-wise convolution,而 depth-wise convolution 又是上述几个轻量化模型的关键点,所以在此一并介绍,其思想非常值得借鉴. 创新点: 借鉴depth-wise convolution 改进 Inception V3 Incept

文章来源 论文:Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接:https://arxiv.org/abs/1610.02357 算法详解: Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进,主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作. 要介绍Xception的话,需要先从Inceptio

引言 Google提出的Inception系列是分类任务中的代表性工作,不同于VGG简单地堆叠卷积层,Inception重视网络的拓扑结构.本文关注Inception系列方法的演变,并加入了Xception作为对比. PS1:这里有一篇blog,作者Bharath Raj简洁明了地介绍这系列的工作:https://towardsdatascience.com/a-simple-guide-to-the-versions-of-the-inception-network-7fc52b863202,

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*

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

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.

// 冻结视图 table.getViewManager().freeze(verticalIndex, horizonIndex); //冻结视图:该方法在table还没显示的时候使用,也就是该方法可以在初始化一个table时使用 table.getViewManager().setFreezeView(verticalIndex, horizonIndex);   // 解冻视图 table.getViewManager().unFreezeView(verticalIndex, horiz

目录 故事 Inception结构和思想 更进一步,以及现有的深度可分离卷积 Xception结构 实验 这篇论文写得很好.只要你知道卷积操作或公式,哪怕没看过Inception,也能看懂. 核心贡献:从Inception的思想:剥离时序卷积和空域卷积 得到启发,提出了Xception(Extreme Inception),希望能彻底解耦二者. 其他贡献: 本文提供了关于Inception的一种解释. 讨论了与现有深度可分离卷积的区别,并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化. 在两个图像分

目录 深度可分离网络-Xception 注释 1. 摘要 2. 介绍 3. Inception假设 4. 卷积和分离卷积之间的联系 4. 先验工作 5. Xception 架构 6. 个人理解 单词汇总 深度可分离网络-Xception 注释 本系列<论文翻译>仅代表个人观点 目的提高英文阅读能力 错误之处较多,欢迎读者修正,在此感谢 1. 摘要   我们提出了一种关于inception的解释,其介于正常卷积网络和深度可分离卷积之间(先进行分离卷积然后进行点卷积).就此而论,深度可分离卷积可以

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

近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比,四个模型分别是:SqueezeNet.MobileNet.ShuffleNet.Xception. SqueezeNet https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf MobileNet https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf Xception https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdf ShuffleNet https://arxiv.org/pdf/1707.0

上传文件 cp命令用于上传.下载.拷贝文件. # 语法 ./ossutil cp [-r] file_url cloud_url # 例如 ossutil64 cp -r /remote/closed-shops/lxs oss://ecs-actioantrail/closed-shops/lxs 解冻文件 restore命令用于恢复冷冻状态的对象(Object)为可读状态. restore操作解冻过程需要1分钟时间,解冻中无法读取文件. 解冻状态默认持续 1 天,对解冻状态的文件调用rest

报错内容如下: Exception in thread "main" org.apache.hadoop.fs.UnsupportedFileSystemException: No FileSystem for scheme "hdfs"at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:3332)at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.create

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning) 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特征.然后将这些特征输入一个新的分类器,从头开始训练 ,简言之就是用提取的特征取代原

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型. 卷积网络介绍 在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前,先介绍一个卷积网络的实例,整体了解卷积网络模型.用卷积网络识别MNIST数据集. from keras import layers from keras import models mode

每次配置Samba 都需要上网去查资料,而且有一些不一定适合.所以自己就简单记录一下 1.Samba的安装 sudo apt-get insall samba // (sudo get temp root auth) sudo apt-get install smbfs //旧版本 sudo apt-get install cifs-utils //新版本 上面的命令将会安装 Samba 和其他相关的工具.在旧版的 Ubuntu 中,你可能需要使用 smbfs 替代 cifs-utils. su