模型的默认输入尺寸是224x224 参数 include_top:是否保留顶层的全连接网络 weights:None代表随机初始化,即不加载预训练权重。'imagenet'代表加载预训练权重 input_tensor:可填入Keras tensor作为模型的图像输出tensor input_shape:可选,仅当include_top=False有效,应为长为3的tuple,指明输入
输入层:AlexNet的输入图像尺寸是224x224x3。但是实际图像尺寸为227x227 卷积层C1:该层的处理流程是:卷积-->ReLU-->局部响应归一化(LRN)-->池化。 卷积:输入是227x227x3,使用96个11x11x3的卷积核进行卷积,padding=0,stride=4根据公式:(input_size + 2 * padding - kernel_size) / stride + 1=(227+2*...
从结果可知,若我们的输入是10000个特征点,那么a= ∑10000wixi+ b ,虽然图像具有一定的对称性,总体均值为0,但|a1|>1依然有很大概率存在(结果为-18.191553),依旧有有梯度消失和爆炸的可能性。 三、正太收窄权重 我们的目标是使得|a1| < 1,这样无论激活函数是sigmoid还是relu,都可以保证每一层的输出值不会增长...
通常原始图像尺寸比较大,比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面,而网络模型输入一般没有这么大,像Yolo系列目标检测的网络模型输入大小一般为608*608/512*512 等等。那么如何将大尺寸图像输入到网络模型呢?很容易想到的一个方法就是对原始图像进行Resize,将1920*1080的原始图像Resize到网络模型输入尺寸,...
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resnet50代码开源更改输入尺寸,之前在做keras训练任务的时候都没有考虑过图像数据的输入大小问题,但在实验中发现这也是一个容易陷坑的问题。1.keras封装好的模型,当include_top=False时,迁移权重训练,图像的输入也不用必须是默认的尺寸。可以是比默认尺寸大的任意尺寸
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1、resize到相同尺寸便于统一处理,同时也考虑到机器的配置,图像越大在进行运算处理时要求的配置就越高,常规情况下图像resize到500以下进行处理。 很多预训练模型的图片size大小为299*288*3(Xception、InceptionV3。。。)、224*224*3(VGG16、ResNet50.。。。) ...
ResNet18 100 89% ResNet18 +IRG 100 89% 这个结论有点意外,ResNet50 和ResNet18 模型都是我自己写的。我尝试了ResNet151和ResNet102,这两个模型的结果和ResNet50差不多,都是86%左右,相反,ResNet18 却有89%的准确率。ResNet18 +IRG的准确率也是89%。 模型 模型没有用pytorch官方自带的,而是参照以前...