GoogleNet论文中研究 group size 而搞出了Inceptionv1(即多group的CNN分支)。此后，Inception不断迭代，group size被越玩越复杂，一直发展到了v4版本。
在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。
本文介绍了一种基于深度学习的多目标细粒度图像分类与物体检测算法，通过使用Xception网络提取图像特征，并在多分类任务上微调模型。同时，文章还介绍了一种基于双塔模型结构的细粒度分类方法，该方法通过计算两个独立模型的输出相似度以及类别标签来得到最终的预测结果。
图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。
卷积神经网络学习路线这个系列旨在盘点从古至今对当前CV影响很大的那些经典网络。为了保证完整性我会将之前漏掉的一些网络补充下去，已经介绍了非常多的经典网络，这个系列可能也快要迎来完结了。接着卷积神经网络学习路线（九）| 经典网络回顾之GoogLeNet系列 也就是Inception V3之后，Google提出了XceptionNet，这是对Inception V3的一种改进，主要使用了深度可分离卷积来替换掉Inception V3中的卷积操作。
DeepLabV3 采用多个不同比例的并行 atrous conv 来挖掘不同尺度的上下文信息，记为 ASPP.
• use ELU non-linearity without batchnorm or ReLU with it.
图像分割，作为计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理的难点之一。
本文介绍了一种深度卷积神经网络结构Xception，用于场景分类。Xception通过使用深度可分离卷积来提高特征提取能力，并在多个数据集上实现了优于InceptionV3的结果。
纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。
【导读】今天将主要介绍Inception的家族及其前世今生.Inception 网络是 CNN 发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。而Inception则是从网络的堆叠结构出发，提出了多条并行分支结构的思想，后续一系列的多分支网络结构均从此而来。总体来说，Inception系列网络在结构上相对比较复杂，工程性较强，而且其中通常使用很多tricks来提升网络的综合性能（准确率和速度）。目前Inception系列具体网络结构包括：
1802.02611：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
针对这些问题，决定分享一些软、硬件项目的设计思路和实施方法，希望可以帮助大家，也祝愿各位学子，顺利毕业！
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 图像分割，作为计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理的难点之一。 那么，如何优雅且体面的图像分割？ 5行代码、分分钟实现的库——PixelLib，了解一下。 当然，如此好用的项目，开源是必须的。 为什么要用到图像分割？ 虽然计算机视觉研究工作者，会经常接触图像分割的问题，但是我们还是需要对其做下“赘述”(方便初学者)。 我们都知道每个图像都是有一组像素值组成。简单来说，图像分割就是在像素级上，对图像进行分类的任务。 图像
之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf
from PIL import Image import math import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F
DeepLab系列在2015年的ICLR上被提出，主要是使用DCNNs和概率图模型（条件随机场）来实现图像像素级的分类（语义分割任务）。DCNN应用于像素级分类任务有两大障碍：信号下采样和空间“不敏感性”（不变性）。由于DCNNs的平移不变性，DCNNs被用到很多抽象的图像任务中，如imagenet大规模分类，coco目标检测等中。第一个问题涉及在每层DCNN上执行的最大池化和下采样（‘步长’）的重复组合所引起的信号分辨率的降，此模型通过使用空洞算法（”hole” algorithm，也叫”atrous” algorithm）来改进第一个问题，通过使用全连接条件随机场来改善分割效果。 总结DeepLabV1又三个优点: （1）速度快，带空洞卷积的DCNN可以达到8fps，而后处理的全连接CRF只需要0.5s。 （2）准确性高：在PASCAL VOC取得第一名的成绩，高于第二名7.2%个点，在PASCAL VOC-2012测试集上达到71.6%的IOU准确性。 （3）简单：有两个模块构成整体模型，分别是DCNN和CRF
我们经常看到各种大牛演讲或者活动的各种海报和宣传页，职业照造型姿势那叫一个专业。那么，学好姿势排好照片后，如何给自己做一个宣传海报呢？
对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。不过对于一些比较复杂的图，有时候还是需要花点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时，在性能方面也与TensorFlow，Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码，否则Keras会为你提供最好的帮助！
Keras Applications are canned architectures with pre-trained weights.
机器之心专栏 作者：余霆嵩 本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。 目录 一、引言 二、轻量化模型 2.1 SqueezeNet 2.2 MobileNet 2.3 ShuffleNet 2.4 Xception 三、网络对比 一、引言 自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络（简称 CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能要求
在过去的几年里，许多深度学习模型涌现出来，例如层的类型、超参数等。在本系列中，我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。
LeNet：1998，Gradient based learning applied to document recognition
对于会PhotoShop的人来说，抠图是非常简单的操作了，有时候几秒钟就能扣好一张图。不过一些比较复杂的图，有时候还是要画点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。
深度神经网络采用空间金字塔池化模块或编解码器结构进行语义分割。前者通过多速率、多有效视场的过滤或池化操作，能够编码多尺度背景信息;后者通过逐步恢复空间信息，能够捕获更清晰的物体边界。在本研究中，我们建议结合这两种方法的优点。具体来说，我们提出的模型DeepLabv3+扩展了DeepLabv3，通过添加一个简单但有效的解码器模块来细化分割结果，特别是沿着对象边界。我们进一步探索了Xception模型，并将深度可分离卷积应用于Atrous空间金字塔池和解码器模块，从而获得更快、更强的编码器-解码器网络。我们在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上验证了该模型的有效性，在没有任何后处理的情况下，测试集的性能分别达到了89.0%和82.1%。
以上是天龙八部中的灵鹫宫宫主虚竹与鸠摩智进行比武时的武功展示，看得出来残影效果真的给人一种感觉武功深不可测的感觉，那种这种酷炫的残影效果是怎么实现的呢？今天就让我们使用百度开源的深度学习框架飞桨来实现这样的视频残影效果。
今天给大家分享一款Python装逼实用神器，在日常生活或者工作中，经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来，然后拼接到其他图片上去。专业点的人可以使用 PhotoShop 的“魔棒”工具进行抠图，非专业人士则使用各种美图 APP 来实现，但是这两类方式毕竟处理能力有限，一次只能处理一张图片，而且比较复杂的图像可能耗时较久。那今天就来向大家展示第三种扣图方式——用 Python代码来实现 一键批量抠图。
选自Medium 作者：Joyce Xu 机器之心编译 参与：Pandas 神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步，斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构： ResNet、Inception 和 Xception。机器之心对本文进行了编译介绍，更多架构可参阅机器之心文章《10 大深度学习架构：计算机视觉优秀从业者必备（附代码实现）》。 过去几年来，计算机视觉领域中深度学习的诸多进展都可以归结到几种神经网络架构。除开其中的所有数
AI 科技评论按：本文为浙江大学范星为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。 从 1998 年经典的 LeNet，到 2012 年历史性的 AlexNet，之后深度学习进入了蓬勃发展阶段，百花齐放，大放异彩，出现了各式各样的不同网络，包括 LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、NiN、Inception v1 到 v4、Inception-ResNet、ResNet、WRN、FractalNet、Stochastic Depth、DenseNet、ResNeXt、Xception、SE
场景文字识别 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础，在许多领域都有着广泛的应用。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、ResN
以下是我在2018年7月份找工作时，根据个人所学总结出的基础网络 (Basemodel) 综述。 其中，仅仅挑出我认为比较重要的一系列基础网络，按照时间顺序进行简要概述。
今天要为大家介绍一个RCNN系列的一篇文章，这也是COCO 2017挑战赛上获得冠军的方案。之前我们讲过了很多RCNN系列的检测论文了，例如Faster RCNN（请看公众号的Faster RCNN电子书）以及R-FCN 目标检测算法之NIPS 2016 R-FCN（来自微软何凯明团队） 。然后R-FCN是对Faster RCNN网络进行了改进，去掉了全连接层使得网络成为了全卷积网络，从而提升了检测速度，那么还能不能继续对R-FCN进行改进呢？Light-Head RCNN就实现了这一改进，我们先看一下Light-Head RCNN和一些主流的检测算法在精度和速度上的比较，如Figure1所示。
百度视觉技术部联合PaddlePaddle团队近期开源了用于视频分类的StNet框架。StNet框架为ActivityNetKinetics Challenge 2018中夺冠的网络框架。本次开源了基于ResNet50实现的StNet模型。该模型提出“super-image"的概念，在super-image上进行2D卷积，建模视频中局部时空相关性。另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖，最后用一个temporalXception block对抽取的特征序列进行长时序建模。该框架在动作识别方面优于一些最先进的方法，可以在识别精度和模型复杂性之间取得令人满意的平衡。
CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。
https://www.davex.pw/2018/02/05/breadcrumbs-about-inception-xception/
从此篇开始，我们对近几年检测领域的工作提供一个概览，并试图从中归纳出一些趋势。由于篇幅和视野所限，文章不会求全，相对注重思路的演进，淡化实验结果的报告。事实上，我们并没有看到这一任务上的"The Best Paper"和"The Final Paper"，现阶段的工作远远没有到解决这一问题的程度，深度学习模型也仍然是非常年轻的研究领域。
查找论文及对应源码的神器 Papers With Code 刚刚推出了最新版本，可以用图形界面查找你想要的 SOTA 实现，从应用领域到具体任务再到实现代码一步到位。据网站开发者介绍，里面包含了 966 个机器学习任务、515 个评估排行榜（以及当前最优结果）、8625 篇论文（带源码）、704 个数据集。
自从2017年由谷歌公司提出，MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception，经历了一代又一代的更新。成为了学习轻量级网络的必经之路。
深度学习系列（五）分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+)
打开config.py，找到下面的位置，根据自己的电脑系统在对应的位置配置上数据集路径
猫狗大战 数据集来自 kaggle 上的一个竞赛：Dogs vs. Cats，训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张，没有标定是猫还是狗。 下面是训练集的一部分例子： 数据预处理
卷积神经网络的结构优化和深度加深，带来非常显著的图像识别效果提升，但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间，实际工程应用中对效率的考虑也很多，研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩网络复杂度」，也诞生了很多轻量化网络。在本篇内容中，ShowMeAI对常见主流轻量级网络进行展开讲解。
刚刚发现了一款神器，叫做 Papers With Code，这个网站非常之牛逼！如果你是做数据挖掘、机器学习、深度学习相关的，这个网站可以帮上大忙。
图 1：在 Kaggle Notebook 中可以免费使用 CPU、GPU 和 TPU。
在昨天的学习中我们已经了解了5中常见的CNN架构，今天我们将继续用图解的方法了解其余的5种架构。
通过 python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple来进行安装。 paddle.utils.run_check() 可以检测 paddle 的安装情况。
的另一种改进，作者认为跨通道相关性和空间相关性应充分解耦（独立互不相关），因此最好不要将它们共同映射处理，应分而治之。具体是怎么做呢？
我们常见的卷积是一个二维的操作，即一个卷积核在图像上进行滑动。如果再考虑上各个通道间的信息融合，那么就是一个三维的操作，包含了通道，宽度，高度三个维度。如果将各个维度进行拆分呢？会不会更加高效？
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