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Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类

://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow后端 硬件 Geforce GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception...提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小类内距离 ?...冻结Xception的卷积层,采用ADMM训练多分类和二分类模型....解冻Xception卷积层的最后两个block(总共有12个block,最后两个block从Xception的105层开始)继续使用SGD训练 去掉数据增广,再训练直至收敛 代码 单一Xception模型...,多分类模型: 0.2235 Xception, 混合模型: 0.211 Xception, 混合模型,最后去掉数据增广再训练: 0.2045 如果发现代码里有bug,麻烦开个issue告诉我或者来个

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    纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

    论文标题: 《Xception: Deep Learning with Depth-wise Separable Convolutions》 命名: Xception 是基于 Inception-V3...Xception 是借鉴 Rigid-Motion Scatteringfor Image Classification 的 Depth-wise convolution,是因为 Xception 与原版的...文中 Xception 实验部分是非常详细的,实现细节可参见论文。 ?...Xception 小结: Xception 是基于 Inception-V3,并结合了 depth-wise convolution,这样做的好处是提高网络效率,以及在同等参数量的情况下,在大规模数据集上...三、网络对比 本文简单介绍了四个轻量化网络模型,分别是 SqueezeNet、 MobileNet、 ShuffleNet 和 Xception,前三个是真正意义上的轻量化网络,而 Xception 是为提升网络效率

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    无需数学背景,读懂ResNet、Inception和Xception三大变革性架构

    MobileNet 本质上是为移动应用优化后的 Xception 架构的流线型(streamline)版本。但剩下的三个却真正重新定义了我们看待神经网络的方式。...本文的剩余部分将聚焦于 ResNet、Inception 和 Xception 架构背后的直观原理,并将解释为什么它们成为了计算机视觉领域后续许多成果的构建模块。...Xception Xception 表示「extreme inception」。和前面两种架构一样,它重塑了我们看待神经网络的方式——尤其是卷积网络。...Xception 非常新(2017 年 4 月才公开),但正如前面提到的那样,这个架构已经在通过 MobileNet 助力谷歌的移动视觉应用了。...有趣的事实: Xception 的作者也是 Keras 的作者。Francois Chollet 是真正的大神。 未来发展 这就是 ResNet、Inception 和 Xception

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    一文详解Inception家族的前世今生(从InceptionV1-V4、Xception)附全部代码实现

    目前Inception系列具体网络结构包括: Inception v1 Inception v2 Inception v3 Inception v4 Xception Inception Convolution...Xception取义自Extreme Inception,即Xception是一种极端的Inception.它的提出主要是为了解耦通道相关性和空间相关性。...而Xception通过提出深度可分离卷积则成功实现了将学习空间相关性和学习通道间相关性的任务完全分离,具体操作如下: 将Inception模块简化,仅保留包含3*3的卷积的分支: 将所有11的卷积进行拼接...的卷积的分支的数量,使它与1 1的卷积的输出通道数相等: 此时每个3 3的卷积即作用于仅包含一个通道的特征图上,作者称之为“极致的Inception(Extream Inception)”模块,这就是Xception...网络结构如下所示: 代码实现 import torch from light_cnns import xception model = xception() model.eval() print(model

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    Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

    ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了,可以直接拿过来用。 根据自己的任务,训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。...以Xception为例: 加载预训练模型: from tensorflow.python.keras.applications import Xception model = Sequential()...网络具体参数: model.summary 得到两个网络层,第一层是xception层,第二层为分类层。 由于未冻结任何层,trainable params为:20, 811, 050 ?...冻结网络层: 由于第一层为xception,不想更新xception层的参数,可以加以下代码: model.layers[0].trainable = False ?...冻结预训练模型中的层 如果想冻结xception中的部分层,可以如下操作: from tensorflow.python.keras.applications import Xception model

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    卷积神经网络学习路线(二十三)| 经典网络回顾之XceptionNet

    铺垫 为了更好的说明Xception网络,我们首先需要从Inception V3来回顾一下。下面的Figure1展示了Inception V3的结构图。...Xception原理 Xception中主要采用了深度可分离卷积。这个卷积我们之前已经介绍的很清楚了,请看这篇推文:【综述】神经网络中不同种类的卷积层 。...Xception网络结构 Xception的网络结构如Figure5所示。 ? Xception的结构 图里面的sparsableConv就是深度可分离卷积。...总结 Xception主要是在Inception V3的基础上引入了深度可分离卷积,在基本不增加网络复杂度的前提下提高了模型的效果。 7....') # Download and cache the Xception weights file weights_path = get_file('xception_weights.h5', WEIGHTS_PATH

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    毕业设计So Easy:卷积神经网络实现中药材识别系统APP

    medicine-model:卷积神经网络 medicine-util:公用工具类 medicine-dataset:数据集 4、项目实现 由于硬件条件限制,综合考虑模型的准确率、大小以及复杂度等因素,采用了Xception...Xception函数定义: def Xception(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape...# classes:可选,图片分类的类别数,仅当include_top=True并且不加载预训练权重时可用 设置Xception参数,迁移学习参数权重加载:xception_weights,如下所示:...# 设置输入图像的宽高以及通道数 img_size = (299, 299, 3) base_model = keras.applications.xception.Xception(include_top...0.7, horizontal_flip=True, vertical_flip=True, preprocessing_function=keras.applications.xception.preprocess_input

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