GoogLeNet.py文件实现Inception v3网络前向传播过程以及网络的参数: (一)slim应用介绍 slim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”。 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...
因此windows上直接把python那一行取出来直接运行就可以。 python ./train.py --config_path=D:\ai\models\official\cv\Inception\inceptionv3\default_config_cpu.yaml --platform 'CPU' --dataset_path E:\ai\res50\dataset\cifar-100-python --ckpt_path=D:\ai\models\official\cv\Inception\inceptionv3\ckpt...
一文概览Inception家族的「奋斗史」本文简要介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 和 Inception v3、Inception v4 和 Inception-ResNet。它们的计算效率与参数效率在所有卷积架构中都是顶尖的，且根据 CS231n 中所介绍的，Inception V4 基本上是当前在 ImageNet 图像分类任务 Top-1 正确...
该篇主要介绍Inception系列,主要包含Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4、Inception-Resnet。 Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题,其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加,而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境(Res...
Inception-v3 架构的主要思想是 factorized convolutions (分解卷积) 和 aggressive regularization (激进的正则化) 注:一般认为 Inception-v2 (BN 技术的使用) 和 Inception-v3 (分解卷积技术) 网络是一样的,只是配置上不同,那么就暂且本文所述的是 Inception-v3 吧。
MindSpore社区活动:InceptionV3和CIFAR-10的奇遇 InceptionV3模型是谷歌Inception系列里面的第三代模型,相比于其它神经网络模型,Inception网络最大的特点在于将卷积核组合在一起,建立了一个多分支结构,使得网络能够并行地计算。 Inception网络架构的优点更高的表现力:Inception网络具有更高的表现力,即可以在相同的计算资源下...
pytorch模型之Inception V3 在迁移学习中,我们需要对预训练的模型进行fine-tune,而pytorch已经为我们提供了alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg的权重,这些模型会随torch而一同下载(Ubuntu的用户在torchvision/models目录下,Windows的用户在Anaconda3\Lib\site-packages\torchvision\models目录下)。
网络结构解读之inception系列四:Inception V3 Inception V3根据前面两篇结构的经验和新设计的结构的实验,总结了一套可借鉴的网络结构设计的原则。理解这些原则的背后隐藏的动机比单纯知道这个操作更有意义。 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision ...
Inception v3模型在一台配有 8 Tesla K40 GPUs,大概价值$30,000的野兽级计算机上训练了几个星期,因此不可能在一台普通的PC上训练。我们将会下载预训练好的Inception模型,然后用它来做图像分类。 Inception v3模型大约有2500万个参数,分类一张图像就用了50亿的乘加指令。在一台没有GPU的现代PC上,分类一张图像转...
这篇论文实际上应该是inceptionV3, inceptionV2是 BN的那一篇,不过在我查资料的时候,也有极少数人说inceptionV2和V3都是这一篇论文,不过没事,google这四篇论文都很牛,不管那个是V2,读就完了。 Abstract(摘要) 作者在摘要部分提到,2014年卷积神经网络开始做的又大又深,这里不就是暗示2014年的imagenet竞赛冠亚军 ...