Inception-v4, 在Keras中，起始 v4.起始 Resnet v1和 v2 Keras中的起始使用函数API在Keras中实现 Inception-v4.起始- Resnet-v1和v2体系结构。 本文对这些体系结构的研究，在 "inception-v4.起始resnet和剩余连接对学习的影响"。模型被打印并显

这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import torch from torch.autograd import Variable from utee import selector model_raw, ds_fetcher, is_imagenet = selector.select('mnist') ds_val = ds_fetcher(b

利用Keras做Inception v3迁移学习的完整代码，需要的同学可自行下载，如有变更，后期会持续更新。 可进入网址：https://www.cnblogs.com/ailex/p/9619174.html 直接查看

原理是基于B站 刘二大人 ：传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇) 这是Inception Moudel的pytorch实现，并且实现了在GPU上运行

【Inception-v3模型】迁移学习 实战训练 花朵种类识别-附件资源

mask_rcnnc++版在线实时识别，未调用GPU，mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28(附代码)

自己做的报告，介绍了谷歌这篇论文以及GoogLeNet的介绍。可以拿来做学术分享或者学习

GoogLeNet包含多个并行的卷积层和池化层,极具表现力,但也导致其参数数量冗余和计算量大,解决该问题的根本途径是将网络稀疏化.剪枝算法通过训练网络、修剪低权重连接和再训练网络三步操作,只保留卷积层和完全连接层中的强相关连接,实现简化网络结构和参数数量的效果,获得近似的网络模型,不影响网络后验概率估计的准确性,达到压缩效果.传统计算方式不适合非均匀稀疏数据结构,所提出的阈值剪枝算法设定合适的阈值,将原始GoogLeNet模型中将近1040万参数减少到65万,大约压缩了16倍.原始网络在进行剪枝处理后,准确率会有所降低,但经过少数次迭代,网络的准确率与原始模型不相上下,达到了压缩模型的效果,验证了阈值剪枝算法对改进GoogLeNet模型训练过程的有效性.

如下所示： from __future__ import print_function from __future__ import division import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import torchvision from torchvision import datasets, models, transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import os import copy imp

Inception-ResNet-v2 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，共有 825 层，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 inceptionresnetv2.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 用法示例： net = inceptionresnetv2() 网络层情节（净） % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); ％将图片裁剪为网络的输入大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3)); % 使用 Inception-ResNet-v2 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分