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空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试（tensorflow)

本篇博客只对空洞卷积进行多尺度背景聚合（Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions）和DeepLab2（DeepLab + ResNet...毕竟在介绍DeepLab2的时候需要用到空洞卷积。...（1）空洞卷积 空洞卷积的原理如图所示，仔细看了下原理，才知道在传统的CNN中，正常都会采用pooling池化来达到降维的目的，这种在图像语义分割中会产生一定的副作用，如经典的FCN在第3－5的featuremap...因此空洞卷积的目的是：不要池化层，毕竟池化之后正常会减少像素的信息而导致信息损失。...可以看出，DeepLab2使用了带孔/空洞卷积，金字塔型的空洞池化（ASPP）和全连接 CRF等多项技术的结合。

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！...在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...具体来说，希望(height, width, num_of_filters)最后一个卷积块的输出中的高度和宽度为常数或1。滤波器的数量始终是固定的，因为这些值是在每个卷积块中定义的。...在传统的图像分类器中，将图像调整为给定尺寸，通过转换为numpy数组或张量将其打包成批，然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标（损失，准确性等）。根据这些指标计算要反向传播的梯度。...该脚本使用TensorFlow 2.0中的新功能，该功能从.h5文件中加载Keras模型并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。

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Keras还是TensorFlow？深度学习框架选型实操分享

我会使用基于 TensorFlow 的标准 keras 模块和 tf.keras 模块，来实现一个卷积神经网络（CNN）。...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...minivggnettf.py：此文件是基于 TensorFlow + Keras （如 tf.keras）实现的 MiniVGGNet 网络。...下面开始定义卷积神经网络的主体结构： 从上面这段代码你可以观察到我们在每次应用池化 (pooling) 之前都堆叠了一系列卷积 (conv2D)，ReLU 激活函数和批规范化层 (batch normalization...接下来，我们要做的是： 1.学习如何使用 TensorFlow 中的 tf.keras 模块实现相同的网络架构 2.在我们的 Keras 模型中包含一个 TensorFlow 激活函数，而该函数未在Keras

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Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...如何安装TensorFlow 如何确认TensorFlow已安装 深度学习模型生命周期 五步模型生命周期 顺序模型API（简单） 功能模型API（高级） 如何开发深度学习模型 开发多层感知器模型 开发卷积神经网络模型...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...2.深度学习模型生命周期 在本部分中，您将发现深度学习模型的生命周期以及可用于定义模型的两个tf.keras API。

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Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...如何安装TensorFlow 如何确认TensorFlow已安装 深度学习模型生命周期 五步模型生命周期 顺序模型API（简单） 功能模型API（高级） 如何开发深度学习模型 开发多层感知器模型 开发卷积神经网络模型...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...2.深度学习模型生命周期 在本部分中，您将发现深度学习模型的生命周期以及可用于定义模型的两个tf.keras API。

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业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了！吴恩达配套课程同步上线

API 同时，在过去的几年中，谷歌陆续在 TensorFlow 中添加了许多组件，而 TensorFlow 2.0 Alpha 版中则将这些组件将打包成了一个综合性平台，支持从训练到部署的机器学习工作流...此外，TensorFlow 2.0 Alpha 版还带来了一些新的功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...整体而言，TensorFlow 2.0 Alpha 版具有以下三大特性： 第一，易用性，其主要体现在使用 tf.keras 作为高级 API，且将 Eager execution 作为默认模式。...《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解： 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解...该课程分四周进行，课程安排为： 第一周：介绍一种新的编程范式 第二周：计算机视觉简介 第三周：利用卷积神经网络增强计算机视觉 第四周：利用真实世界的图像 课程链接地址：https://www.deeplearning.ai

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Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

它是一种粗糙的全局特征提取器，可以被网络中的其他模块重用和共享。 学习下采样模块使用3层来提取这些全局特征。分别是：Conv2D层，然后是2个深度可分离的卷积层。...使用这个代码块使得卷积的实现在整个实现过程中易于理解和重用。...第一个是从学习下采样模块中提取的高级特征，这个学习下采样模块先进行point-wise卷积，再加入到第二个输入中。这里在point-wise卷积的最后没有进行激活。...但在加入第二个输入之前，它们首先进行上采样(4,4)，然后进行DepthWise卷积，最后是另一个point-wise卷积。...分类器 在分类器部分，引入了2个深度可分离的卷积层和1个Point-wise的卷积层。在每个层之后，还进行了BatchNorm层和ReLU激活。

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TensorFlow2.1正式版上线：最后一次支持Python2，进一步支持TPU

从本次更新的日志来看，TensorFlow 2.1 将成为最后一个支持 Python2 的版本了。...tf.keras 对 TPU 的支持 增加了在 GPU 和 Cloud TPUs 上对混合精度（mix precision）的支持； tf.Keras 中的 compile、fit、evaluate、predict...重要 API 更新 TensorFlow 2.1 进行了以下一些重要的 API 更新： tf.keras 推出了 TextVectorization 层，该层将原始字符串作为输入，并兼顾到了文本规范化、...tf.keras 导出 tf.keras.backend 中的 depthwise_conv2d； 在 Keras Layers 和 Models 中，删除 trainable_weights、non_trainable_weights...和 weights 中变量的重复数据； Kerasmodel.load_weights 现将 skip_mismatch 接受为一种自变量； 修复 Keras 卷积层的输入形状缓存的行为； Model.fit_generator

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Fast-SCNN的解释以及使用Tensorflow 2.0的实现

它是一种粗糙的全局特征提取器，可以被网络中的其他模块重用和共享。 学习下采样模块使用3层来提取这些全局特征。分别是：Conv2D层，然后是2个深度可分离的卷积层。...使用这个代码块使得卷积的实现在整个实现过程中易于理解和重用。...第一个是从学习下采样模块中提取的高级特征，这个学习下采样模块先进行point-wise卷积，再加入到第二个输入中。这里在point-wise卷积的最后没有进行激活。...但在加入第二个输入之前，它们首先进行上采样(4,4)，然后进行DepthWise卷积，最后是另一个point-wise卷积。...分类器 在分类器部分，引入了2个深度可分离的卷积层和1个Point-wise的卷积层。在每个层之后，还进行了BatchNorm层和ReLU激活。

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语义分割研究党福利来袭，谷歌宣布开源 DeepLabv3+

经过三年左右的发展，目前 DeepLab 具有如下功能： DeepLabv1：结合深度卷积神经网络，使用空洞卷积（atrous convolution）进行语义分割 DeepLabv2：基于 DeepLabv1...的优化，使用空洞空间金字塔池化（atrous spatial pyramid pooling，ASPP）对物体进行有效的分割 DeepLabv3：采用多比例的带孔卷积级联或并行来捕获多尺度背景，基于图像特征优化...AI 研习社将相关信息编译整理如下： 语义图像分割（Semantic Image Segmentation）是为图像中的每个像素分配一个语义标签（如「路」、「天」、「人」、「狗」）的任务，能应用于新的应用程序中...今天，我们很高兴地宣布将谷歌目前最新的、性能最好的语义图像分割模型——DeepLab-v3 + 开源（在 TensorFlow 中实现）。...我们进一步将深度可分离的卷积应用于空洞空间金字塔池化（atrous spatial pyramid pooling）和解码器模块，从而形成了一个用于语义分割的更快速、更强大的编——解码器网络。 ?

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空洞卷积的设计原理以及tensorflow和mxnet框架实现

，然后结合tensorflow与mxnet框架进行了简单的实现。...二、空洞卷积原理 如下如，卷积核没有红点标记位置为0，红点标记位置同正常卷积核。 ?...假设原始特征为feat0，首先使用扩张率为1的空洞卷积生成feat1，feat1上一点相对feat0感受野为3*3（如图a）； 然后使用扩张率为2的空洞卷积处理feat1生成feat2（如图b），使第一次空洞卷积的卷积核大小等于第二次空洞卷积的一个像素点的感受野...五、常用框架API介绍 TensorFlow接口 tf.nn.atrous_conv2d(value, filters, rate, padding, name=None) value： 指需要做卷积的输入图像...具有[batch, height, width, channels]这样的shape，具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数] filters： 相当于CNN中的卷积核

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一文读懂TensorFlow 2.0高阶API

在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并，根据官方的解释，这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。...tf.keras高阶API概览 在TensorFlow 2.0版本中完全移除了tf.contrib这个高阶API库，官方推荐的高阶API只有tf.keras。...下面我们看看官方文档中提到的tf.keras下的接口模块。 activations：tf.keras.actibations中包含了当前主流的激活函数，可以直接通过该API进行激活函数的调用。...使用tf.keras高阶API构建神经网络模型 在TensorFlow 2.0中可以使用高阶API tf.keras.Sequential进行神经网络模型的构建。示例代码如下： 1....本书通过5个常用的人工智能编程案例，帮助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow 2.0进行应用开发。

1.3K30

Tensorflow2——卷积神经网络之猫狗识别

今天复习了一下卷积神经网络的猫狗识别部分，主要还是加强了数据的读取和数据的预处理这一部分。 学会用tf.data去创建数据集，用tf.keras来创建模型，直接上代码。...这里写目录标题 1、卷积神经网络之猫狗识别 1）数据集的创建 2）图片数据预处理 3）模型的创建与训练 4）绘图展示 1、卷积神经网络之猫狗识别 1）数据集的创建 lambda的详情可参考：链接: 关于...Python中的lambda，这篇阅读量10万+的文章可能是你见过的最完整的讲解. import tensorflow as tf from tensorflow import keras from...来读取数据集 #使用tf.keras来搭建网络 image_filenames=glob.glob("..../dc_2000/train/*.jpg") #读取train的所有图片，获取的图片的路径 #对路径进行乱序 image_filenames=np.random.permutation(image_filenames

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Keras正式从TensorFlow分离：效率大幅提升

tf.keras 正是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 Keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...所有深度学习从业者都应将其代码转换成 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 软件包。这意味着二者的合并，但看似双赢的决定，很多开发者却不买账。...2. 经过许可之后，原代码库中 Keras 部分的相关 PR 将被手动合并到新代码库中。Keras 团队成员将在内部进行同步和合并，相关作者无需进行任何操作。...任何在先前代码库中未解决的 Keras 相关活跃问题将在现有的 ticket 线程中处理，并将通过提交到新代码库进行修复； 4. 与原代码库相关的陈旧问题将被关闭。...Keras 也会给予反馈并对用户提出的更改进行验证。如果更改很小，如文档修复中简单的 bug 修复，则只需打开 PR 无需讨论。

1.2K20

构建DeblurGAN模型，将模糊相片变清晰

三、代码实现：构建DeblurGAN中的生成器模型 DeblurGAN中的生成器模型是使用残差结构来实现的。其模型的层次结构顺序如下： （1）通过1层卷积核为7×7、步长为1的卷积变换。...（2）将第（1）步的结果进行两次卷积核为3×3、步长为2的卷积操作，实现两次下采样效果。 （3）经过5层残差块。其中，残差块是中间带有Dropout层的两次卷积操作。...（4）仿照（1）和（2）步的逆操作，进行两次上采样，再来一个卷积操作。 （5）将（1）的输入与（4）的输出加在一起，完成一次残差操作。...并参照《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的6.7.9小节的内容，利用tf.keras接口将其加载。 3....在代码第130行中演示了一个用tf.keras接口实现全局变量初始化的技巧： （1）用tf.keras接口的后端类backend中的get_session函数，获取tf.keras接口当前正在使用的会话

4.7K51

TensorFlow 2.8.0正式上线，修复众多Bug，发布50多个漏洞补丁

不过也有网友已经迫不及待的期待 TensorFlow 3.0 的到来，并表示 TensorFlow 1 到 TensorFlow 2 是一个巨大的飞跃，将来 2 到 3 又会有哪些亮眼的表现呢？...因此在 TensorFlow2.0 版本，谷歌将 Keras 纳入进来，成为 tf.keras，到目前为止，TensorFlow 已经更新到 2.8 版本，那么新版本有哪些重要的改进呢？...中的 .save () 函数中添加了一个名为 save_gpu_specific_engines 的新参数。...此外，TensorFlow 2.8.0 在安全方面进行了一些修正，包括修正了执行卷积运算时浮点数被 0 除的问题：CVE-2022-21725；修正了 Dequantize 形状推断中的整数溢出问题：CVE...-2022-21727；修正了 ConcatV2 形状推断中的类型混淆问题：CVE-2022-21731 等。

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