2 使用GoogleNet模型数据的图像分类 Googlenet模型与数据介绍 Caffe - 模型下载 bvlc_googlenet CNN模型 基于100万张图像实现1000个分类2.1 使用模型实现图像分类 编码处理- 加载Caffem模型- 使用模型预测实例2：
原创
2021-08-30 15:33:33
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上一篇使用caffenet的模型微调。但由于caffenet有220M太大，測试速度太慢。因此换为googlenet. 1. 训练 迭代了2800次时死机，大概20分钟。使用的是2000次的模型。 2. 測试 2.1 測试批处理 在F:\caffe-master170309新建例如以下图文件test
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2017-08-06 17:29:00
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提出背景始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层中带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在...
原创
2021-08-13 09:20:53
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Drawing with GoogLeNetIn myprevious post, I showed how you can use deep neural networks to generate image examples of the classes it’s been trained to...
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2015-08-05 19:31:00
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GoogLeNet系列解读 2016年02月25日
原创
2021-07-09 14:21:04
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（GoogLeNet）Going deeper with convolutionsInception结构目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size，这里的size包括depth和width两方面。在有足够的labeled training data 时这种方法是最简单以及稳妥的方法来获得一个高质量的模型。但是往往实际中大的网络会有更多的参数，当training da
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2023-06-24 06:35:20
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【转】学习笔记：GoogLeNet
原作者：lynnandwei GoogLeNet，2014年ILSVRC挑战赛冠军，将Top5的错误率降低到6.67％。一个22层的深度网络，论文在http://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf，题目为：with convolutions。（每次看这么简洁优雅的题目，就想吐槽国内写纸的八股文题目）.GoogLeNe
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2023-06-25 10:09:54
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Inception就是把多个卷积或池化操作，放在一起组装成一个网络模块，设计神经网络时以模块为单位去组装整个网络结构。模块如下图所示:在未使用这种方式的网络里，我们一层往往只使用一种操作，比如卷积或者池化，而且卷积操作的卷积核尺寸也是固定大小的。但是，在实际情况下，在不同尺度的图片里，需要不同大小的卷积核，这样
原创
2022-12-10 01:56:17
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我从零开始训练了GoogLeNet模型。 但它没有给我带来希望的结果。 作为替代，我想对我的数据集中的GoogLeNet模型进行微调。 有谁知道我应该遵循什么步骤？ 我从零开始训练了GoogLeNet模型。 但它没有给我带来希望的结果。 作为替代，我想对我的数据集中的GoogLeNet模型进行微调。
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2018-05-08 16:45:00
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我们提出了一种深层卷积神经网络架构，代号为Inception，它负责为ImageNet大规模视觉识处理的直觉。 在我们提...
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2023-04-07 14:00:59
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官方参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html官方介绍是这样的：PythonThe main requirements are numpy and boost.python (provided by boo...
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2015-04-06 21:35:00
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1 前言各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。在上一篇文章中，笔者花了很大的篇幅介绍完了GoogLeNet中的核心部分Inception模块。其本质上来说就是采用了不同尺度的卷积核对输入进行特征提取，然后再将各个部分
原创
2021-12-28 16:07:30
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1 前言各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈。在上一篇文章中，
原创
2022-01-25 09:58:35
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googlenet和vgg是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟vgg不同的是，googlenet做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，该模型虽然 有22层，但大小却比alexnet和vgg都小很多，性能优越。具体网络配置如链接：https://github.com/BVLC/caffe/blob
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2016-09-02 16:15:00
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0.简介要读懂caffe，首先要熟悉Blob,Layer,Net,Solver这几个大类。这四个大类紧密相连，贯穿了整个caffe的结构，下面先分别简单地介绍一下这四个类的主
原创
2021-08-26 11:45:53
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GoogleNet−Model(pytorch版本)GoogleNet-Model(pytorch版本)GoogleNet−Model(pytorch版本)GoogLeNetGoogLeNetGoogLeNetGoogLeNet−V2GoogLeNet-V2GoogLeNet−V2GoogLeNet−V3GoogLeNet-
原创
2021-08-02 14:54:59
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具体网络配置如链接：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_googlenet/train_val.prototxt
保证计算资源不变（cpu/memory）的基础上，增加了神经网络的深度（层数）和宽度（层核或者神经元数）。网络共使用了 22 层隐层，用于classification &object
原创
2021-07-12 10:03:54
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caffe.cpp文件完成对网络模型以及模型配置参数的读入和提取，提供了网络模型训练的入口函数train和对模型的测试入口函数test。文件中使用了很多gflags和glog指令，gflags是google的一个开源的处理命令行参数的库，glog是一个有效的日志记录工具。
补充一点CUDA中查询GPU设备属性的知识：
CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以很方
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2017-07-21 22:47:00
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