软件需求分析课件：Chap 3-Inception.ppt

软件需求分析英文课件：Chap 3-Inception.ppt

预训练好的inception model 是StackGAN 用来于鸟评估的inception score模型 也可以用于AttnGAN、DF-GAN等等文本生成图像模型当中 主要用于评估图像质量

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 这是VGG16网络在imagenet数据集上的预训练权重文件，不带连接层。仅仅需要5积分，自行下载提取哦。

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

初始分数火炬 Pytorch缺少用于计算GAN初始得分的代码。 该存储库填补了这一空白。 但是，我们不建议使用初始分数来评估生成模型，有关原因，请参见。 入门 克隆存储库并导航到它： $ git clone git@github.com:sbarratt/inception-score-pytorch.git $ cd inception-score-pytorch 要生成随机的64x64图像并计算初始分数，请执行以下操作： $ python inception_score.py 唯一的功能是inception_score 。 它获取一张归一化为[0,1]范围的numpy图像列表和一组参数，然后计算初始分数。 请确保您的图像是3x299x299，如果不是（例如，您的GAN在CIFAR上接受过培训），请在将图像传递到初始网络之前，将resize=True传递给该函数，使其使用双线性插

计算机视觉（3）：用inception-v3模型重新训练自己的数据模型 计算机视觉.pdf

图像字幕火炬 使用Inception_V3作为主干图像字幕的简单尝试。 基于Pytorch，无需关注（可能会在以后更新）

针对传统机器视觉的手势识别方法识别准确率低，抗干扰能力差等问题，提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）手势分割和迁移学习的静态手势识别方法.本文使用SVM和迁移学习方法相结合构建新的手势识别模型，利用SVM对样本进行手势分割，将Inception-v3模型作为卷积神经网络模型基础，对网络参数进行fine-tuning，将预先经过手势分割处理后的样本导入模型训练，调整超参数得到新的最优手势识别模型，并在一定干扰环境下测试，得到测试结果.测试结果表明该方法识别准确率和实时反馈效率均高于传统方法，能高效识别手势，满足实际应用需求.

【Inception-v3模型】迁移学习 实战训练 花朵种类识别-附件资源