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关键词

InceptionV3 模型

General Design Principles 2.1避免特征表示瓶颈,尤其是在的前面。前馈可以通过一个无环图来表示,该图定义的是从输入层到分类器或回归器的信息流动。 2.2高纬信息更适合在的局部处理。在卷积中逐步增加非线性激活响应可以解耦合更多的特征,那么就会训练的更快。 2.3空间聚合可以通过低纬嵌入,不会导致表示能力的降低。 2.4平衡好的深度和宽度。通过平衡每层滤波器的个数和的层数可以是达到最佳性能。增加的宽度和深度都会提升的性能,但是两者并行增加获得的性能提升是最大的。 所以计算资源应该被合理的分配到的宽度和深度。 3. 我们研究了如何在神经中进行因式分解和积极维度降低可以导致具有相对低的计算成本,同时保持高质量。

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tensorflow实现将ckpt转pb文件的方法

, saver_path) 其中,checkpoint是检查点文件,文件保存了一个目录下所有的模型文件列表; model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构,可以理解为神经结构 我们知道,graph_def文件中没有包含中的Variable值(通常情况存储了权重),但是却包含了constant值,所以如果我们能把Variable转换为constant,即可达到使用一个文件同时存储架构与权重的目标 ,因此,即使不知道原训练模型(train)的源码,我们也可以恢复图,并进行预测。 恢复模型十分简单,只需要从读取的序列化数据中导入结构即可: tf.import_graph_def(output_graph_def, name=””) 2、但必须知道原模型的输入和输出的节点名称 由于InceptionV3模型的输入有三个节点,因此这里需要定义输入的张量名称,它对应结构的输入张量: input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name

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    keras系列︱迁移学习:利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完美案例(五)

    我看到的keras微调的方式分为以下两种: fine-tuning方式一:使用预训练的bottleneck特征 fine-tuning方式二:要调整权重,并训练 . 整个流程分为以下几个步骤: 一、定义函数以及加载模块 二、数据准备 三、 fine-tuning方式一:使用预训练的bottleneck特征 四、fine-tuning方式二:要调整权重,并训练 五 其中,from keras.applications.inception_v3_matt import InceptionV3中,我有自己改,不然就会每次都从上下载。 三、 fine-tuning方式一:使用预训练的bottleneck特征 # 添加新层 def add_new_last_layer(base_model, nb_classes): """ optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 设置结构

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    迁移学习:如何将预训练CNN当成特征提取器

    https://medium.com/@Rakesh.thoppaen/transfer-leaning-3f5f89a40011 迁移学习:如何将预训练CNN当成特征提取器 目标:学习如何使用预训练对完全不同的数据集进行分类 这种能力内用了这些深度神经结构(在ImageNet数据集上进行过训练)的预训练权重并把其应用在我们自己的数据集上。 Keras提供了一种简单及模块化的API去创建和训练神经,省去了大部分复杂的细节。这让你入门深度学习变得非常简单。 Keras用到了一些以Theano、TensorFlow为后端的深度学习函数库。 对“model”, “feature_path”, “label_path”, ”results” 依据你将要选择的进行修改。在下述案例种,我使用了mobilenet预训练。 , “labels_path” : “output/flowers_17/inceptionv3/labels.h5”, “results” : “output/flowers_17/inceptionv3

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    TensorFlow学习笔记--自定义图像识别

    以上这三种方法就是神经的微调,通过微调可以将神经通过以有模型应用到自己的数据集上。 数据处理 我们首先将数据分为训练集和验证集,之后将图片转化为tfrecord格式【注1】。 由于神经无法识别jpg格式的数据,所以需要将图片数据转为tfrecord格式的数据。 里面提供了图像分类的接口、常用的结构和预训练模型。 代码结构如下: 文件名/文件夹名 说明 datasets/ 训练时需要用到的数据库,训练自己的数据时必须在这里进行定义自己的数据库 nets/ 常用的结构 preprocessing/ 针对不同定义了不同的预处理数据的方法 true 使用结构文件是二进制还是文本形式 –output_node_names InceptionV3/Predictions/Reshape_1 是Inception V3最后的输出层 –output_graph

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    DeepDream:使用深度学习再造毕加索抽象风格艺术画

    ', include_top = True) 运行上面代码后,程序会把inceptionV3层的参数从上读下来,并构建相应的层模型,接着我们对图片进行预处理,以便图片能读入inceptionV3 我们使用下面代码看看inceptionV3层结构: print(model.summary()) 得到结果如下图: ? 假设用于定义层的刺激的函数为Stimulate(activation_94),最后一层层的输出结果显然要取决于输入图像,神经inceptionV3从输入层读入图片,经过中间层的计算最后抵达最后一层 ,inceptionV3对应对图片的计算过程,于是上面函数转换为Stimulate(inceptionV3(image)),我们目的是希望activation_94层受到的刺激最大化,也就是说我们希望通过调整输入图片的像素点 我们看到图片中增加了很多动物形态的混合图案,这是因为inceptionV3在训练是输入了大量的动物图片,同时接受刺激的activation_41层,它的作用应该是对图片中“构图”信息的抽取,因此我们在调整图片像素点查看对应层抽取什么类型信息时

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    CNN推理哪家强?英伟达英特尔骁龙麒麟ActionSemi大测评

    作者 Mike Liao 伊瓢 编译 量子位 出品 | 公众号 QbitAI CNN推理在物联的趋势下越来越重要,各大品牌也在推出不同设备以供使用。那么,主流品牌硬件做CNN推理哪家强? InceptionV3:高通华为还不错 在InceptionV3的比拼中,由于每个平台功能不同,所以需要进行量化,测试中需要把高通骁龙660量化为8位,Nvidia TensorRT可以选择使用FP32 ActionSemi不宜Mobilenets 如果比较小,就可以使用稍微弱一些的硬件来进行推理。 调整参数可以改变输入图像的大小。 高通骁龙660已经是一个相对早的版本了,训练Mobilenet,MobilenetSSD,InceptionV3这类较小时,骁龙660提供了不错的速度。 麒麟970在运行InceptionV3时要比骁龙660快一点,SNPE平台在华为HiAI平台发布后比高通骁龙660更新。

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    Keras预训练的ImageNet模型实现分类操作

    本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的结构有:VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。 # 平均值是通过从ImageNet获得的所有图像的R,G,B像素的平均值获得的三个元素的阵列 # 获得每个类的发生概率 # 将概率转换为人类可读的标签 # VGG16 模型 # 对输入到VGG模型的图像进行预处理 # 将预测概率转换为类别标签 # 缺省情况下将得到最有可能的五种类别 label_vgg = decode_predictions(predictions) label_vgg # ResNet50模型 如果要查看前3个预测,可以使用top参数指定它 label_resnet = decode_predictions(predictions, top=3) label_resnet # MobileNet结构 结构 # 初始的输入大小与其他不同。

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    论文阅读: Xception

    整个结构并没有太多的创新点,可以视为将ResNeXt的Inception module替换为SeparableConv module: ? Result 经过实验,Xception在ImageNet上稍优于Inceptionv3: ? 参数数量和Inceptionv3基本一致,速度也差不多: ? 在ImageNet上的收敛情况也好于Inceptionv3: ? Thinking 对于Xception的串行式group为什么会优于Inceptionv3的并行式group,并且在ImageNet上取得了更好地分类结果,我还是觉得百思不得其解。 如果先出来Xception,再出来Inceptionv3,且Inceptionv3的分类效果更好,那么又可以吹出一个貌似“有理有据”的故事。

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    如何极大效率地提高你训练模型的速度?

    图1:标准神经模型的架构,绿色代表着所有权证和偏置的训练。 瓶颈层将回归模型中的值或分类模型中的softmax概率推送到我们的最终层。 ? 图2:转移学习神经模型的模型架构,红色表示固定的权重和偏差,绿色表示仅训练最终层的权重和偏差。 图3:InceptionV3模型的高级概述,我们用它来演示迁移学习示例。 图像的奇特流程图性质与Inception是一个卷积神经有关。 因此,这些具有良好拟合的参数和瓶颈层,具有高度优化的输入数据表示。 我在本文的最后部分包含了一个非常高的布局图像 - 请务必查看它。

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    模型训练太慢?来试试用这个方法提速吧!

    图1:标准神经模型的架构,绿色代表着所有权证和偏置的训练。 瓶颈层将回归模型中的值或分类模型中的 softmax 概率推送到我们的最终层。 ? 图2:转移学习神经模型的模型架构,红色表示固定的权重和偏差,绿色表示仅训练最终层的权重和偏差。 图3:InceptionV3 模型的高级概述,我们用它来演示迁移学习示例。 图像的奇特流程图性质与 Inception 是一个卷积神经有关。 因此,这些具有良好拟合的参数和瓶颈层,具有高度优化的输入数据表示。 我在本文的最后部分包含了一个非常高的布局图像 - 请务必查看它。

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    以图搜图之模型篇: 基于 InceptionV3 的模型 finetune

    图片预处理方法,看这里: https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章, 传送门在此: InceptionV3进行fine-tuning import glob import argparse import matplotlib.pyplot as plt from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 import ImageDataGenerator from keras.optimizers import SGD # 一、定义函数 IM_WIDTH, IM_HEIGHT = 299, 299 # inceptionV3 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 定义框架 base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) model = add_new_last_layer(base_model

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    使用深度学习和OpenCV的早期火灾探测系统

    作者 | Dhruvil Shah 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 嵌入式处理技术的最新发展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经检测火灾。 将实现并查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。 接下来将使用标准的InceptionV3模型并对其进行自定义。复杂模型能够从图像中学习复杂特征。 2.创建定制的InceptionV3模型 这次将使用不同的数据集[3],其中包含室外和室内火灾图像。 从Keras API导入InceptionV3模型。将在InceptionV3模型的顶部添加图层,如下所示。将添加一个全局空间平均池化层,然后是2个密集层和2个辍学层,以确保模型不会过拟合。 以下是使用OpenCV访问摄像头并预测每个帧是否包含火的示例代码。如果框架中包含火焰,希望将该框架的颜色更改为B&W。

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    使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统

    嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。 接下来,我们将使用标准的InceptionV3模型并对其进行自定义。复杂模型能够从图像中学习复杂特征。 创建定制的InceptionV3模型 这次我们将使用不同的数据集[3],其中包含室外和室内火灾图像。 让我们从Keras API导入InceptionV3模型。我们将在InceptionV3模型的顶部添加图层,如下所示。 以下是使用OpenCV访问我们的摄像头并预测每帧图像中是否包含火的示例代码。如果框架中包含火焰,我们希望将该框架的颜色更改为B&W。

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    谷歌人工智能闹笑话:乌龟当步枪,棒球成咖啡!

    图片来源 中国自古有一句话:智者千虑必有一失。 而现在最聪明的莫过于人类研究发明的AI(人工智能,也称之为人工神经)。 图片来源,这乌龟和步枪差距太大了 当然,这群能折腾的学生肯定是使劲儿玩儿谷歌的InceptionV3图像分类器的。他们还是用3D打印技术,打印了一个棒球,结果被识别为一杯咖啡,还是浓缩咖啡。 图片来源,这棒球和咖啡。 当然,既然人类可以用测试的方式测试处AI系统的错误,那么前面提到的特斯拉自动驾驶的人工智能系统撞死人的案例就是实际应用了。 图片来源,图为中国95式步枪 甚至有人举例:假设是一列自动驾驶的高速列车,不断的识别各种信号,突然,前面有个广告牌立在了拐弯处,智能识别把内容识别为加速?这是要出大事情的!! 如果是其它案例呢? 图片来源,智能家居系统 电影里面的人工智能帮助人类解决大多数事情的情景一时半会儿还出现不了。当然一些执行命令的人工智能,还是可以拥有的,例如智能家居。

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    4个计算机视觉领域用作迁移学习的模型

    我们大多数人已经尝试过,通过几个机器学习教程来掌握神经的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经的基本知识,如循环神经,卷积神经,GANs和自编码器。 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,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) 对224x224像素的彩色图像进行训练。 Inceptionv3 (GoogLeNet) Inceptionv3是一个深度为50层的卷积神经。 预训练好的带有ImageNet权重的Inceptionv3可以分类多达1000个对象。该的图像输入大小为299x299像素,大于VGG19

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    让Jetson NANO看图写话

    接下来,我们将定义并对进行训练。 神经训练 从高级角度看,图像字幕深度学习由链接在一起的深度CNN(InceptionV3)和LSTM递归神经组成。 在Github上可以找到用于训练的Ipython笔记本。主的设计基于Jeff Heaton的工作。它由一个InceptionV3 CNN和一个LSTM递归神经组成。 然后,我们加载训练数据集描述并训练。 如前所述,Inception被用作的第一阶段。删除最后一个完全连接的层,以便从第一级CNN出来的数据是一维向量。 的最后一部分是循环的长期短期记忆神经(LSTM)。该获取序列,并尝试预测序列中的下一个单词。Standford的A. 由于读取并解析所有编码,因此需要2-3分钟的时间来加载。然后,它读取图像帧并将其通过。推理的速度非常快。 最初,将提出内存不足发出一些警告。

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    接下来,我们将定义并对进行训练。 神经训练 从高级角度看,图像字幕深度学习由链接在一起的深度CNN(InceptionV3)和LSTM递归神经组成。 在Github上可以找到用于训练的Ipython笔记本。主的设计基于Jeff Heaton的工作。它由一个InceptionV3 CNN和一个LSTM递归神经组成。 然后,我们加载训练数据集描述并训练。 如前所述,Inception被用作的第一阶段。删除最后一个完全连接的层,以便从第一级CNN出来的数据是一维向量。 的最后一部分是循环的长期短期记忆神经(LSTM)。该获取序列,并尝试预测序列中的下一个单词。Standford的A. 由于读取并解析所有编码,因此需要2-3分钟的时间来加载。然后,它读取图像帧并将其通过。推理的速度非常快。 最初,将提出内存不足发出一些警告。

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    TF-Slim ImageNet数据集制作

    layers,主要可以用来快速的设计、评估模型,有着类似keras般的语法 Tensorflow models包含一个Slim的图像分类库,可以微调、训练、使用预训练模型来对图像进行分类,包含的主要CNN有 比较特殊的是ImageNet数据集,官方也提供了教程,做下来发现还是有问题,后续提供解决方案 训练 可以从头开始训练(比如使用ImageNet)、加载预训练模型直接分类、微调三种. model_name=inception_v3 \ --checkpoint_path=${CHECKPOINT_PATH} \ --checkpoint_exclude_scopes=InceptionV3 /Logits,InceptionV3/AuxLogits \ --trainable_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits 以参数形式指定

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    使用PySpark迁移学习

    现在它为转移学习提供了以下神经InceptionV3 Xception ResNet50 VGG16 VGG19 出于演示目的,将仅使用InceptionV3模型。 以下示例将Spark中的InceptionV3模型和多项逻辑回归组合在一起。 从深度学习管道效用函数称为DeepImageFeaturizer自动剥离一个预先训练神经的最后一层,并使用从以前的所有层的输出为特征的回归算法。 模型训练 在这里,将Spark中的InceptionV3模型和逻辑回归结合起来。 所述DeepImageFeaturizer自动剥离一个预训练神经的最后一层,并使用从所有的前面的层的输出作为特征在于用于逻辑回归算法。

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