提出四大设计原则,将5x5卷积分解为两个3x3卷积,将3x3卷积分解为1x3和3x1两个不对称卷积。 提出Inception V2和Inception V3模型,取得3.5%的Top-5错误率,获得ImageNet 2015图像分类竞赛亚军(冠军为ResNet)。 Inception V3具有强大的图像特征抽取和分类性能,是常用的迁移学习主干网络基模型。
norm_size = 224 设置输入图像的大小,InceptionV3默认的图片尺寸是224×224。 datapath = 'data/train' 设置图片存放的路径,在这里要说明一下如果图片很多,一定不要放在工程目录下,否则Pycharm加载工程的时候会浏览所有的图片,很慢很慢。 EPOCHS = 20 epochs的数量,关于epoch的设置多少合适,这个问题很纠结,一般情况...
Inception为Google开源的CNN模型,至今已经公开四个版本,每一个版本都是基于大型图像数据库ImageNet中的数据训练而成。因此我们可以直接利用Google的Inception模型来实现图像分类。本篇文章主要以Inception_v3模型为基础。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,...
1 Inception-V3模型简介 本例使用预训练好的深度神经网络Inception-v3模型来进行图像分类。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...
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,
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...
上一篇博客(08-3)介绍了怎么获取inception v3模型数据,现在我们用下载好的模型进行简单的图片分类实验。 # -*- coding: UTF-8 -*- import tensorflow as tf import os import numpy as np import re from
1. inception-v3 简介 TheInception v3model is adeep convolutional neural network, which has been pre-trained for theImageNetLarge Visual Recognition Challenge using data from 2012, and it can differentiate between 1,000 different classes, like “cat”, “dishwasher” or “plane”. ...
文本到图像的扩散模型在生成符合自然语言描述提示的逼真图像方面取得了惊人的性能。开源预训练模型（例如...