Inception动作识别

最新推荐文章于 2024-05-28 09:34:47 发布

AI炮灰

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分类专栏：深度学习实战代码40例文章标签：机器学习深度学习神经网络 python 人工智能

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本文深入探讨了Inception神经网络架构如何用于动作识别任务。通过介绍Inception模型的多层次特征提取能力，以及其在减少计算资源消耗的同时保持高识别精度的特点，展示了其在深度学习领域的优势。同时，文章提供了使用Python实现Inception模型进行动作识别的实践指导，为读者提供了深入理解人工智能和机器学习中这一关键领域的宝贵资料。

import pathlib
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models, Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Dense, Flatten, MaxPool2D, Dropout
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import pathlib
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models, Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, Dense, Flatten, Dropout, MaxPooling2D,GlobalAveragePooling2D
import numpy as np
import os
import matplotlib.pylab as plt
import PySide2
dirname = os.path.dirname(PySide2.__file__)
plugin_path = os.path.join(dirname, 'plugins', 'platforms')
os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = plugin

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