Google InceptionNet-V3网络结构图：Inception V3网络结构图： 类型 kernel尺寸/步长（或注释） 输入尺寸 卷积 3*3 / 2 299 * 299 * 3 卷积 3*3 / 1 149 * 149 * 32 卷积 3*3 / 1 147 * 147 * 32 池化 3*3 / 2 147 * 147 *
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2022-11-28 15:42:01
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1.Inceptionnet的借鉴点 Inception结构快在同一层网络中使用多个尺寸的卷积核，可以提取不同尺寸的特征，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）；使用 1 * 1 卷积核，作用到输入特征图的每个像素点，通过设定少于输入特征图深度的1*1卷积核的个数，减少了输出特征图
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2020-09-02 07:50:00
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文章首发于微信公众号《有三AI》【AI-1000问】你知道为
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2022-10-12 15:52:36
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一部电影引发的深度学习模型
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2021-08-10 14:58:11
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使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）新增博客《使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet图像识别（TensorFlow）》一、前言1、网上已有对GoogLenet模型原理详尽分析了，因此本博客并不打算详细分析GoogLenet，而主要谈及GoogLenet代码实现方面。诚然，网上已经有很多使用TensorF
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2023-01-01 11:08:15
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神经网络计算convolution2、感受野以及卷积核的选取3、全零填充Padding4、tf描述卷积层5、
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2022-06-27 23:32:56
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【TensorFlow】经典卷积神经网络(InceptionNet,ResNet)1.InceptionNet InceptionNet诞生于2014年，是当年ImageNet竞赛的冠军，Top5错误率减小到6.67% InceptionNet引入了Inception结构块，在同一层网络内，使用不同尺寸的卷积核，提升了模型感知力，使用了批标准化缓解了梯度消失。 下图为Inception结构块示意图
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2023-10-08 08:25:26
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LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet小结 本文使用六步法分别实现LeNet（1998）、AlexNet（2012）、VGGNet（2014）、InceptionNet（2014）、ResNet（2015） 除了卷积网络的“开篇之作”LeNet 以外，AlexNet、VGGNet、InceptionNet 以及 ResNet 这四种经典网络全部是在当年的 Ima
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2023-09-30 07:44:07
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**Faster RCNN** ContentIntroductionConv layers 2.1 VGG 2.2 Google InceptionNet-Inception Module 2.3 ResNet：VGGRegion Proposal Networks(RPN)RoI poolingClassificationTest Result1 IntroductionRoss B. Gir
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2024-07-24 14:18:06
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InceptionNet网络搭建网络结构及分析： 如上图，InceptionNet是由一个卷积层+四个Inception结构块+所有通道进行平均池化的池化层+Dense层组成 四个Inception结构块的上面两个组成一个block，下面两个组成一个block block中的第一个Inception结构块卷积步长是2 第二个Inception结构块卷积步长是1Inception结构块的结构 输入经
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2024-11-01 10:53:00
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Tensorflow2（预课程） 7.6、cifar10分类-层方式-卷积神经网络-Inception10 一、总结 一句话总结： InceptionNet：一层内使用
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2020-09-21 23:41:00
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【论文解读】Attentional Feature Fusion一、研究背景二、Multi-scale Channel Attention Module （MS-CAM）三、Attentional Feature Fusion（AFF）四、Iterative Attentional Feature Fusion（IAFF）五、实例：替换ResNet, FPN和InceptionNet中的特征融合
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2024-04-22 14:44:50
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深度学习的兴起使卷积神经网络在计算机视觉方面大放异彩，本文将按时间和创新点顺序介绍一系列网络结构：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet 与 ResNet。
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2021-08-14 11:10:27
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关于 CNN 基础理论可见：卷积神经网络TensorFlow2.0 快速搭建神经网络：tf.keras 下面主要介绍：1.搭建卷积神经网络的主要模块：卷积、批标准化、激活、池化、全连接； 2.经典卷积网络的搭建：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet。1 卷积神经网络主要模块1.1 卷积 (Convolutional)tf.keras
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2023-05-18 12:42:57
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Attentional Feature Fusion 目录Attentional Feature FusionAbstract1.引言2.相关工作2.1.多尺度注意机制2.2.在深度学习中跳过连接3.多尺度通道注意3.1在SENet中恢复渠道关注3.2聚合本地和全局上下文4.注意特征融合4.1.特征融合场景的统一性4.2.迭代注意特征融合4.3.示例：InceptionNet、ResNet和FPN
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2023-11-03 13:56:58
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我们已经初步了解了卷积神经网络。在本章，我们将介绍LeNet-5,AlexNet,VGGNet,InceptionNet-v3和ResNet五个经 典卷积神经网络,通过对着五个网络结构的学习以及搭建来加深卷积神经网络的的了解。 LeNet-5模型背景Lenet-5：由Yann LeCun教授于1998年在其论文《Gradient-Based Learning to Applied to
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2024-01-05 20:31:31
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大体综述 a. 在传统神经网络的深度和宽度上，增加出一个新的维度，称为“cardinality”，原文解释为“the size of the set of transformations“，实际上就是每层分成的组数。 b. 网络主体看上去非常像ResNet，思路上借鉴了InceptionNet的 “split-transform-merge ”和VGG的将相同大小的卷积层堆叠的思路。 c. 文章核
项目简介本项目基于20种蝴蝶分类基础上做一个深入浅出的代码理解，及其对数据预处理，自定义数据读取器Reader(Dataset)，及其输出final.pdparams，final.pdopt模型，利用20分类的蝴蝶数据集，自组网，输入网络结构，训练出模型并保存。观察从LeNet -> AlexNet -> VGGNet -> InceptionNet -> ResNet优化
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2024-08-14 16:50:55
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文章目录图片增强为什么要使用图片增强具体方式.flow_from_directory(directory)flow_from_dataframe迁移学习（Transfer Learning）AlexNetVGGresnet50代码学习关键的源码分析InceptionNet 图片增强为什么要使用图片增强数据增强是一种常用的神经网络优化技术，旨在加速神经网络的训练并提高其性能1. 数据增强的作用是让
前言
深度学习的兴起使卷积神经网络在计算机视觉方面大放异彩，本文将按时间和创新点顺序介绍一系列网络结构：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet 与 ResNet。
网络上大部分文章都只是草草讲述，本文小波仔仔细梳理，从问题的背景，网络结构，为什么设计这样的结构，参数数量各方面详细讲述CNN的进化之路。
LeNet
LeNet 是整个卷积神经网
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2021-06-17 20:48:21
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