我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...确保执行交叉验证，以便网络具有很好的泛化能力。 2. 使用较小的学习率去训练网络。因为我们期望预先训练的权重相比随机初始化权重要好很多，所以不希望过快和过多地扭曲这些权重。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...，Inception V3 和 ResNet TensorFlow VGG16 Inception V3 ResNet Torch LoadCaffe - 维护一个流行模型的列表，如 AlexNet 和...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。...这里将介绍如何在PaddlePaddle下使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型进行图像分类...AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型中的一个模型进行图像分类。...通过调用相应的方法可以获得网络最后的Softmax层。 使用AlexNet模型 指定输入层image和类别数目CLASS_DIM后，可以通过下面的代码得到AlexNet的Softmax层。...我们提供的预训练模型均使用了示例代码中的配置，如需修改网络配置，请多加注意，需要保证网络配置中的参数名和压缩包中的文件名能够正确对应。
利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
今天，来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果？...使用： 将训练好的模型生成NCS可以执行的graph文件，在终端执行以下命令： mvNCCompile network.prototxt -w network.caffemodel -s MaxNumberOfShaves...；例：GoogLeNet uses 224x224 pixels, AlexNet uses 227x227 pixels IMAGE_STDDEV：由选择的神经网络定义的标准差（标度值）；例：GoogLeNet...例：GoogLeNet uses 224x224 pixels, AlexNet uses 227x227 pixels. 2.每个通道的平均值（蓝色，绿色和红色）从整个数据集中减去。...通过NCS加速，Demo对视频的处理速度可以达到7.67FPS；由于树莓派USB接口为2.0接口，会影响主机和NCS的通信速度，其视频处理速度为3.4FPS；而运行OpenCV 3.4.0中的dnn模块中的
AlexNet 首先让卷积神经网络在计算机视觉中流行的是由 Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever 和 Geoff Hinton 开发的 AlexNet。...GoogLeNet GoogLeNet 是 ILSVRC 2014获奖者，是来自 Google 由 Szegedy 等人开发的卷积网络。...其主要贡献是开发了一个 Inception 模块，该模块大大减少了网络中的参数数量（4M，与带有 60M 的 AlexNet 相比）。...VGGNet 的缺点是花费更大的代加评估和使用更多的内存和参数（140M）。...它是 ILSVRC 2015的获胜者。它具有特殊的跳跃连接和大量的使用批量标准化。该体系结构在网络末端也没有完全连接层。
我想和大家分享的是一项关于研究社区开发出的高级架构的调查。 本文包括深度学习领域的最新进展、keras 库中的代码实现以及论文链接。为保证文章简明，我只总结了计算机视觉领域的成功架构。...下图是论文作者提出架构的示图。 如图所示，分解后的 AlexNet 像是一个简单的架构，卷积层和池化层层叠加，最上层是全连接层。这是一个非常简单的架构，其早在 80 年代就已被概念化。...但是该模型的突出特征是其执行任务的规模与使用 GPU 进行训练。20 世纪 80 年代，训练神经网络使用的是 CPU，而 AlexNet 借助 GPU 将训练提速了 10x。...GoogleNet 的训练过程也有稍许不同，即最上层有自己的输出层。这一细微差别帮助模型更快地进行卷积，因为模型内存在联合训练和层本身的并行训练。...类似于 GoogleNet，这些残差模块一个接一个地堆叠，组成了完整的端到端网络。 ResNet 引入的新技术有： 使用标准的 SGD，而非适应性学习技术。
第三，AlexNet使用LRN（Local Response Normalization）作为归一化函数，如式1.1所示。...是预先定好的超参数，其中n表示利用相邻的n个通道来做归一化。在AlexNet 中作者取k=2,n=5, ? 。...VGG VGG是2014年ILSVRC分类任务比赛的亚军，相比于AlexNet，VGG有着更复杂的网络结构，更多的网络参数和连接，其结构如图2.2所示，VGG的网络结构特点如下： 第一，VGG的第一个卷积层没有使用...第三，VGG首先训练浅网络结构，然后利用训练好的浅层网络，初始化深层网络，网络深度逐步加深（图1.1中ABCDE的深度逐步增加），可以说VGG网络将模型初始化用到了极致。...在ILSVRC分类任务中，GoogLeNet使用7个模型集成，每张图片做144个随机裁剪的方法，达到了比VGG更高的分类精度，但7个模型的参数量依然小于VGG。
当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。...计算机视觉中的4个预训练模型 这里有四个预先训练好的网络，可以用于计算机视觉任务，如图像生成、神经风格转换、图像分类、图像描述、异常检测等： VGG19 Inceptionv3 (GoogLeNet)...然而，还有几十种其他模型可供迁移学习使用。下面是对这些模型的基准分析，这些模型都可以在Keras Applications中获得。 ?
我想和大家分享的是一项关于研究社区开发出的高级架构的调查。 本文包括深度学习领域的最新进展、keras 库中的代码实现以及论文链接。为保证文章简明，我只总结了计算机视觉领域的成功架构。...下图是论文作者提出架构的示图。 ? 如图所示，分解后的 AlexNet 像是一个简单的架构，卷积层和池化层层叠加，最上层是全连接层。这是一个非常简单的架构，其早在 80 年代就已被概念化。...但是该模型的突出特征是其执行任务的规模与使用 GPU 进行训练。20 世纪 80 年代，训练神经网络使用的是 CPU，而 AlexNet 借助 GPU 将训练提速了 10x。...GoogleNet 的训练过程也有稍许不同，即最上层有自己的输出层。这一细微差别帮助模型更快地进行卷积，因为模型内存在联合训练和层本身的并行训练。...类似于 GoogleNet，这些残差模块一个接一个地堆叠，组成了完整的端到端网络。 ? ResNet 引入的新技术有： 使用标准的 SGD，而非适应性学习技术。
实现步骤下面是使用Keras框架实现AlexNet算法的基本代码：plaintextCopy codefrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom...希望本文对你认识和掌握AlexNet算法有所帮助。本例将展示如何使用PyTorch框架实现一个简单的图像分类器，使用AlexNet作为模型，并使用CIFAR-10数据集进行训练和测试。...类似的模型，如VGG、GoogLeNet和ResNet，都是在AlexNet之后提出的，并尝试解决一些AlexNet存在的问题：VGG：VGG模型相对于AlexNet来说更加简单，它主要使用了3x3的卷积核和...GoogLeNet：GoogLeNet采用了Inception module，通过并行使用不同尺寸的卷积核和池化层，来充分利用特征的多尺度信息，减少了参数的数量。...这些类似的模型是对AlexNet的改进和扩展，它们通过引入更深的结构、降低模型复杂度以及优化网络连接方式等方法，提升了模型的性能和效率，使得深度学习在图像分类等应用中取得了巨大的进展。
这个是一个相当有难度的工作，1000个类别啊。 那我们来看看这个AlexNet的结构把： ? 输入的图片是256×256，然后进行随机的裁剪得到227×227大小，然后输入进网络中。...AlexNet共有8层，其中5个CONV层和3个FC层，这里没有算上POOL层，因为严格意义上它不算层，因为没有可训练的参数。...都是使用sigmoid或者tanh激活函数，AlexNet证明了ReLU函数在效率效果上更佳，速度提高很多倍； 使用了很多的数据扩增技术（Dada Augmentation），比如图片反转、剪切、平移等等...总之，AlexNet让人们认识到CNN的强大和巨大的潜能，并为之后的研究提供了很多有用的经验和技术。...这个GoogleNet就牛逼了，名副其实地“深”，而且参数的数量也比我们前面介绍的AlexNet要少很多倍！所以训练出的模型不仅效果好，而且更快。
DNN模块介绍 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载...，常见的有如下： Caffe TensorFlow Torch/PyTorch OpenCV中DNN模块已经支持与测试过这些常见的网络模块 AlexNet GoogLeNet v1 (also referred...Caffe模型数据说明 OpenCV通过支持加载这些预先训练好的模型，实现图像分类、对象检测、语义分割、风格迁移等功能。...下面我们就以OpenCV3.3 使用Caffe的GoogleNet数据模型为例，实现对图像常见分类，OpenCV3.3的DNN模块使用的模型支持1000种常见图像分类、googlenet深度学习网络模型是...2014图像分类比赛的冠军、首先是下载相关的数据模型文件 bvlc_googlenet.caffemodel bvlc_googlenet.prototxt 其中prototxt是一个文本的JSON文件
这需要嵌入式平台，能够处理高性能和极低功率的极深度神经式网络 (NN)。然而，这仍不足够。机器学习开发商需要一个快速和自动化方式，在这些嵌入式平台上转换、优化和执行预先训练好的网络。...由于网络内部网络拓扑的出现，目前的情况更为复杂。例如，GoogLeNet 包括9个接收层，创造极为丰富和复杂的拓扑。 额外并发影响包括支持可变大小的感兴趣区域 (ROI)。...CNN 中的总层数可能从许多层到大约 24 层不等，例如 AlexNet，而如为 SegNet，则最多为 90 层。 我们根据与客户和合伙人合作期间遇到的多个网络，编辑了许多领先层列表。...深度学习拓扑结构 如果我们查看网络，例如 AlexNet 或不同的 VGG 网络，它们具备相同的单拓扑，即线性网络。在这个拓扑中，每个神经元点都有一个单端输入和单端输出。 更复杂的拓扑包括每级多层。...深度学习拓扑（资料来源：CEVA） 正如我们在上图第 (c) 种情况看到，相同的神经元可同时接收和发送多个输入和输出。这些类型的网络可通过 GoogLeNet、SegNet 和 ResNet 例证。
2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。...VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个，...AlexNet参数个数是GoogleNet的20倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；从模型结果来看，GoogLeNet的性能却更加优越...2.GoogLeNet创新点 ➢ 提出了一种Inception结构，它能保留输入信号中的更多特征信息； ➢ 去掉了AlexNet的前两个全连接层，并采用了平均池化，这一设计使得GoogLeNet...只有500万参数，比AlexNet少了12倍； ➢ 在网络的中部引入了辅助分类器，克服了训练过程中的梯度消失问题。
几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神经网络模型（特别是VGG16）对图像进行分类的教程，这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的...这些已集成到（先前是和Keras分开的）Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象（例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等），准确率非常高。...ResNet（残差网络） 与传统的顺序网络架构（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化。...SqueezeNet的“火”模型 SqueezeNet架构通过使用squeeze卷积层和扩展层（1x1和3X3卷积核混合而成）组成的fire moule获得了AlexNet级精度,且模型大小仅4.9MB...： 这篇只是介绍了怎么使用Keras中预训练模型，虽然直接使用这些模型能得到和专家级别同样的效果，但模型的具体架构，怎么调参，背后思想等一些知识还需要读者去参考其他资料。
分类器：使用softmax函数对输出进行分类。AlexNet的关键特点大规模卷积核和深层网络结构：AlexNet使用了一系列的卷积层和汇聚层，每个卷积层使用了大规模的卷积核。...它能够在不引入梯度消失问题的同时，有效地减少训练时间。使用Dropout正则化：为了减少模型的过拟合，AlexNet在全连接层中引入了Dropout正则化技术。...# 创建AlexNet模型alexnet = create_alexnet_model()alexnet.summary()在示例代码中，我们使用TensorFlow和Keras库创建了一个简单的AlexNet...AlexNet算法对GPU的依赖性较高。由于参数较多，使用CPU进行训练和推理的速度比较慢，往往需要使用GPU来加速计算。...GoogLeNet：GoogLeNet是由Google的研究团队提出的，它采用了“Inception模块”来构建网络。
在对 keras 中预先训练好的网络进行微调时，这一点非常重要，这能限制所需要添加参数的数量。...结果表明，这些层可以在不降低性能的情况下移除，同时显著减少了必要参数的数量。16 层和 19 层的参数预训练 VGG 在 keras 上是可以使用的。...Inception 模块的实例。1x1 卷积用来减小输入/输出的维度（选自 GoogLeNet 论文）。 除了加入 Inception 模块，作者还使用了辅助分类器来提高稳定性和收敛速度。...辅助分类器的想法是使用几个不同层的图像表征来执行分类任务（黄色框）。因此，模型中的不同层都可以计算梯度，然后使用这些梯度来优化训练。 ? GoogLeNet 架构图示。...在 Inception v3 中，主要的创新在于借鉴了 GoogLeNet 和 VGGNet 的部分原创思想，即使用 Inception 模块并通过一系列较小的卷积核更高效地表示较大的卷积核。
5、选择模型 模型选择上，caffe工程的models文件夹中有这些网络模型，查看models文件夹，常用的网络模型比较多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、...ResNet根据实验对比，如果纯图像识别，用GoogleNet已经远可满足使用： ?...模型训练经验： GoogleNet本身是比较大的网络，我们可以根据自己的需求裁剪网络。 GoogleNet中的LRN层影响不大可以去掉，或者删除一些卷积层，降低网络的层数。...这样我们再加载训练好的model时，这三层的参数才会重新初始化。然后将所有其他层的lr_mult该为0，这样其他层的参数不会改变，使用预先训练好的参数。...Caffe 与 cuDNN 结合使用，测试 AlexNet 模型，在K40 上处理每张图片只需要1.17ms。 模块化 方便扩展到新的任务和设置上。
整理 | 专知 本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet...在PASCAL挑战中，只有大约20,000个训练图像和20个对象类别。 这个挑战的类别：如“鸟”，“狗”和“猫”，如下所示。说到ImageNet的挑战，这是一个全新的比赛。...基本上，AlexNet提供的设置和baseline都称为计算机视觉领域CNN的默认技术！ 更深：VGGNet ---- ?...大多数情况下，当一个企业想为自己的特定应用程序应用图像分类网络时，他们必须使用迁移学习来微调预先训练好的ImageNet网络。...并取得了一系列进展，如快速有效的迁移学习，半监督学习和一次性学习等方法，越来越多的工作正在进行。我们可能不会直接跳到无监督学习，但是这些方法的研究是朝着正确的方向迈出的重要一步。
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