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搜索关键字:vgg    ( 173个结果
网络结构
name: "vgg_1/8" layer { name: "data" type: "AnnotatedData" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true mean_value... ...
分类:其他好文   时间:2018-06-24 21:08:47    阅读次数:248
图像语义分割代码实现(1)
谷歌最新语义图像分割模型 DeepLab-v3+ 现已开源 https://www.oschina.net/news/94257/google-open-sources-pixel-2-portrait-code https://blog.csdn.net/zizi7/article/details ...
分类:其他好文   时间:2018-06-23 17:03:23    阅读次数:281
paper reading----Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
背景以及问题描述: Inception-style models的基本单元是Inception module。Inception model是Inception module堆砌而成,这与VGG-style network这种由简单的conv layer堆砌而成的网络不一样。虽然Inception ...
分类:其他好文   时间:2018-06-13 01:03:07    阅读次数:619
VGG19模型训练+读取
VGG 19的介绍和训练这里不做说明,网上资源很多,而且相对比较简单. 本博文主要介绍VGG 19模型调用官方已经训练好的模型,进行测试使用. [TOC] VGG 19模型简单介绍 VGG 19模型文件介绍 __这里是重难点,VGG 19模型存储的方式有点复杂__ 可以通过作者文档说明去查看 可以通 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-12 23:31:25    阅读次数:783
Golang教程:常量
定义常量 常量(constant)表示固定的值,比如:5,-89,"I love Go",67.89 等等。 考虑如下程序: 上面的程序中, a 和 b 分别被赋值为常量 50 和 "I love Go"。关键字 const 用于指示常量,如 50 和 "I love Go"。在上面的代码中,尽管没 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-09 11:29:47    阅读次数:232
第二十三节,TensorFlow下slim的使用以及使用VGG网络进行预训练、迁移学习
这一节我们会详细街上slim库下面的一些函数的使用。 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-08 12:09:08    阅读次数:1835
9-1
如何利用retain来实现对图片分类模型的微调 下载得到的文件为tensorflow-master.zip,解压该文件,进入: tensorflow-master/tensorflow/image_retraining文件夹中retrain.py文件 该网站是英国牛津的科学工程系的VGG(visua ...
分类:其他好文   时间:2018-05-21 21:22:56    阅读次数:212
caffe 利用VGG训练自己的数据
写这个是因为有童鞋在跑VGG的时候遇到各种问题,供参考一下。 网络结构 以VGG16为例,自己跑的细胞数据 solver.prototxt: vgg16.prototxt: 注意,这里的数据层我是用的“ImageData”格式,也就是没有转为LMDB,直接导入图片进去的,因为我用的服务器,为了方便。 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-18 00:29:13    阅读次数:1080
深度学习—从LeNet到DenseNet
CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。 1、LeNet(1998) 闪光点:定义 ...
分类:Web程序   时间:2018-05-16 11:04:44    阅读次数:371
SqueezeNet
虽然网络性能得到了提高,但随之而来的就是效率问题(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet) 效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题. Model Compression: 从模型权重数值角度压缩 从网络架构角度压缩 对于效率问题,通常的方法即在已经训... ...
分类:Web程序   时间:2018-05-15 22:42:27    阅读次数:411
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