利用Xception网络判断图片是不是狗，入门用的

最新推荐文章于 2024-04-01 16:01:06 发布
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本文介绍使用Xception深度学习模型来判断一张图片是否为狗的方法。通过加载预训练权重，设置狗的ImageNet类别ID，并对输入图片进行预处理，实现对图片中狗的精确识别。

利用Xception网络判断图片是不是狗，更多办法，查阅

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/

from keras.applications import *
import cv2
import numpy as np

model_pre = xception.Xception(weights='imagenet')
Dogs = set(['n02085620', 'n02085782', 'n02085936', 'n02086079', 'n02086240', 'n02086646', 'n02086910', 'n02087046', 'n02087394', 'n02088094', 'n02088238',
            'n02088364', 'n02088466', 'n02088632', 'n02089078', 'n02089867', 'n02089973', 'n02090379', 'n02090622', 'n02090721', 'n02091032', 'n02091134',
            'n02091244', 'n02091467', 'n02091635', 'n02091831', 'n02092002', 'n02092339', 'n02093256', 'n02093428', 'n02093647', 'n02093754', 'n02093859',
            'n02093991', 'n02094114', 'n02094258', 'n02094433', 'n02095314', 'n02095570', 'n02095889', 'n02096051', 'n02096177', 'n02096294', 'n02096437',
            'n02096585'
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Xception总结
ZDA_fight的博客
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2017_Xception 图： 网络描述： Xception是谷歌公司继Inception后，提出的InceptionV3的一种改进模型，其改进的主要内容为采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的多尺寸卷积核特征响应操作。 首先要讲一下什么是depthwise separable convolution：对于一个卷积点而言，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。具体为，32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每
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### Xception 神经网络架构详解 #### 架构起源与发展背景 Xception 的名称源自 “Extreme Inception”，该模型是在 Inception 架构基础上进行了扩展和改进[^1]。Inception 架构由 Google 团队提出，旨在通过引入多尺度卷积操作来优化深层卷积神经网络中的计算效率与参数管理。 #### 主要创新点——深度可分离卷积 不同于传统的标准卷积层，在 Xception 中采用了深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolution)，这是一种高效的替代方案。具体来说，这种技术将常规的空间卷积分解成两个独立的过程：首先是逐通道的卷积（depthwise convolution），接着是对每个位置上的特征图进行线性组合（pointwise convolution）。这种方法不仅减少了大量冗余运算，还保持甚至提升了模型性能[^3]。 #### 类似 ResNet 的残差结构应用 为了进一步提升训练效果并加速收敛速度，Xception 还借鉴了 Residual Network (ResNet) 的设计理念，在网络内部加入了跳跃连接或称为捷径路径(shortcut connections)[^2]。这些额外建立起来的数据流使得梯度可以更顺畅地向前传播，从而有效缓解了深层网络常见的梯度消失问题，并提高了最终分类准确性。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_xception_block(input_tensor): residual = input_tensor # Depthwise separable convolutions x = layers.SeparableConv2D(128, kernel_size=(3, 3), padding='same')(input_tensor) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Activation('relu')(x) # Add shortcut connection from the start of this block to its end. output_tensor = layers.add([residual, x]) return output_tensor ```
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