General Design Principles 2.1避免特征表示瓶颈，尤其是在网络的前面。前馈网络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高纬信息更适合在网络的局部处理。在卷积网络中逐步增加非线性激活响应可以解耦合更多的特征，那么网络就会训练的更快。 2.3空间聚合可以通过低纬嵌入，不会导致网络表示能力的降低。...2.4平衡好网络的深度和宽度。通过平衡网络每层滤波器的个数和网络的层数可以是网络达到最佳性能。增加网络的宽度和深度都会提升网络的性能，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网络的宽度和深度。 3....我们研究了如何在神经网络中进行因式分解和积极维度降低可以导致网络具有相对低的计算成本，同时保持高质量。
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']) # 定义网络框架...base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) model = add_new_last_layer(base_model
以上这三种方法就是神经网络的微调，通过微调可以将神经网络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】。...里面提供了图像分类的接口、常用的网络结构和预训练模型。.../Logits,InceptionV3/AuxLogits --trainable_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits --max_number_of_steps...这里指设定表示只对 InceptionV3/Logits 和 InceptionV3/AuxLogits 两个变量微调，也就是对fc8进行微调，如果不设置此参数，将会对所有参数进行训练。...true 使用网络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
看到github上有一份InceptionV3的fine-tuning并且可以实现。...我看到的keras微调的方式分为以下两种： fine-tuning方式一：使用预训练网络的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：使用预训练网络的bottleneck特征 四、fine-tuning方式二：要调整权重，并训练 五...三、 fine-tuning方式一：使用预训练网络的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']) # 设置网络结构
网络层的参数从网上读下来，并构建相应的网络层模型，接着我们对图片进行预处理，以便图片能读入inceptionV3进行识别，相关代码如下： def preprocess_image(img_path):...我们使用下面代码看看inceptionV3网络层结构： print(model.summary()) 得到结果如下图： ?...假设用于定义网络层的刺激的函数为Stimulate(activation_94)，最后一层网络层的输出结果显然要取决于输入图像，神经网络inceptionV3从输入层读入图片，经过中间网络层的计算最后抵达最后一层...，inceptionV3对应网络对图片的计算过程，于是上面函数转换为Stimulate(inceptionV3(image))，我们目的是希望activation_94网络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...其中Stimulate就是我们定义在网络层activation_94输出结果的刺激，inceptionV3表示输入图片与网络层activation_94输出结果间的函数关系，上面求偏导数时，使用了链式求导法则
图1：标准神经网络模型的架构，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网络层。 ? 图2：转移学习神经网络模型的模型架构，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 是一个卷积神经网络有关。...Keras 有一堆预训练模型; 我们将使用 InceptionV3 模型。...实际上，预训练的InceptionV3就是这样认可的。
图1：标准神经网络模型的架构，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网络层。 ? 图2：转移学习神经网络模型的模型架构，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是一个卷积神经网络有关。...Keras有一堆预训练模型; 我们将使用InceptionV3模型。...实际上，预训练的InceptionV3就是这样认可的。
ResNet模型： SetsNet并不是torchvision中的一个组件，而是指一类处理集合数据的神经网络。...SetsNet的设计原则是输入集合的顺序不会影响输出，即网络应该对输入的排列不变。...img) batch_img_tensor = torch.unsqueeze(img_tensor, 0) # 预测 out = model(batch_img_tensor) VGG模型： VGG网络是一种经典的卷积神经网络架构...是一种更复杂的卷积神经网络架构，设计用于处理高分辨率图像。...Image # 加载预训练的InceptionV3模型 inceptionv3 = models.inception_v3(pretrained=True) inceptionv3.eval()
整个网络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。
InceptionV3：高通华为还不错 在InceptionV3网络的比拼中，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...InceptionV3的竞争中，最快的是Nvidia 1080ti(Float TF)，其次是Nvidia Jetson系列，1080ti比Intel i7-8700k CPU快10倍。...ActionSemi不宜Mobilenets 如果网络比较小，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这类较小网络时，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。
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网络检测火灾。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访问我们的网络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。
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网络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网络结构（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去创建和训练神经网络，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” 依据你将要选择的网络进行修改。在下述案例种，我使用了mobilenet预训练网络。..., “labels_path” : “output/flowers_17/inceptionv3/labels.h5”, “results” : “output/flowers_17/inceptionv3
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网络检测火灾。...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访问网络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。
接下来，我们将定义网络并对网络进行训练。 神经网络训练 从高级角度看，图像字幕深度学习网络由链接在一起的深度CNN（InceptionV3）和LSTM递归神经网络组成。...在Github上可以找到用于训练网络的Ipython笔记本。主网络的设计基于Jeff Heaton的工作。它由一个InceptionV3 CNN和一个LSTM递归神经网络组成。...上面的代码段显示了与LSTM串联在一起的经过编辑的InceptionV3 CNN。这实现了编码器-解码器体系结构。 完成此操作后，我们必须遍历训练和测试图像文件夹，并对每个图像进行预处理。...因此，必须将阵列转换为图像，调整大小以匹配InceptionV3 CNN要求，然后再转换回图像并进一步进行预处理。使用具有多种可编程分辨率的相机可以避免这种情况。...请记住，它并未使用TensorRT进行优化，因此通过这样做并用更好的CNN（例如Xception）替换InceptionV3可以进一步提高速度。
5 训练参数 如上所述，我们评估了ResNet50和InceptionV3的分类任务。...图2 在三个数据集上训练的InceptionV3（左）和ResNet50（右）架构的训练和验证准确性。...相反，网络开始过度拟合。ResNet50架构的训练比InceptionV3模型的训练花费更长时间：训练在十（基本数据集）到二十个周期（第二和第三数据集）之后终止。...图5 对测试数据的评估：经过培训的InceptionV3（顶部）和ResNet50（底部）体系结构的图谱。...经过训练的网络模型能够区分六种类型的表面标签。
图片来源网络 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，也称之为人工神经网络）。...而最近，美国麻省理工学院的一群非常能折腾的学生，就折腾了一下谷歌的InceptionV3图像分类器这个图像识别领域的人工智能，结果令人惊讶，学生们用3D打印技术打印出来的乌龟，被这个AI系统识别为：步枪...图片来源网络，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。...图片来源网络，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。...假设上面谷歌的InceptionV3图像分类器识别错误是偶发性的，那么假设这个用在某些安全领域呢？难道突然报警，某个宠物馆有一批枪在动？警察过去是一批乌龟？
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网络有...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、网络微调三种....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
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网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，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)...Inceptionv3 (GoogLeNet) Inceptionv3是一个深度为50层的卷积神经网络。...预训练好的带有ImageNet权重的Inceptionv3可以分类多达1000个对象。该网络的图像输入大小为299x299像素，大于VGG19网络。...以下是对Inceptionv3特性的简要总结： 尺寸：92 MB Top-1 准确率：77.9% Top-5 准确率：93.7% 参数数量：23,851,784 深度：159 ?
再来看另一个检测人脸的分类器 MTCNN（多任务级联卷积网络）。 它由三个卷积网络（P-Net、R-Net 和 O-Net）组成，负责实时检测的鲁棒性。...该神经网络已在ImageNet数据集上进行了训练，可直接加载模型利用。...第5步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类（使用迁移学习） 接下来，研究者对下载到各自架构的瓶颈特性上训练更多模型 (Resnet-50，InceptionV3)。...犬种预测的 Inception V3 模型热图 因此，我们使用InceptionV3网络来训练我们的模型。从上图中可以明显看出，这是一个更好的热图，大多数预测都沿着对角线。...对提取的瓶颈特征进行训练后，基准模型的准确度如下： VGG16：45%、InceptionV3：82%、Resnet50：81% 研究人员发现，增加epoch的数量并不能减少验证损失。
该目录包含了几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的训练和测试代码。它包含脚本，允许您从头开始训练模型或从预训练（pre-train）的模型进行fine-tune。...下载和准备数据可能需要几个小时的时间（最多半天），请避免您的网络或电脑进入睡眠。请耐心等待。...预训练模型 当参数比较多时神经网络一般性能会更好，此时决策面会逼近的更完美。...但是这样就意味着模型的训练将是一个需要大量计算的过程，需要几天甚至几周的时间，我们提供了各种网络的预训练模型，所辖所示，这些CNN网络已经在ImageNet数据集上训练过。.../Logits,InceptionV3/AuxLogits \ --trainable_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits 评估模型的性能
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