Xception

最新推荐文章于 2023-10-19 17:11:30 发布
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#深度学习

深度学习之基础模型-Xception
whz1861的博客
10-30 1万+
We present an interpretation of Inception modules in convolutional neural networks as being an intermediate step in-between regular convolution and the depth wise separable convolution operation(a dept
github入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了
最新发布
Javachichi的博客
07-16 8597
如果你是一枚Coder，但是你不知道Github，那么我觉的你就不是一个菜鸟级别的Coder，因为你压根不是真正Coder，你只是一个Code搬运工。说明你根本不善于突破自己！为什么这么说原因很简单，很多优秀的代码以及各种框架源码都存放于github当中！
基于pytorch的Xception模型代码
nszzzzdr的博客
10-19 582
【代码】基于pytorch的Xception模型代码。
keras实现densenet和Xception的模型融合
csldh的博客
04-05 9368
我正在参加天池上的一个竞赛，刚开始用的是DenseNet121但是效果没有达到预期，因此开始尝试使用模型融合，将Desenet和Xception融合起来共同提取特征。代码如下：def Multimodel(cnn_weights_path=None,all_weights_path=None,class_num=5,cnn_no_vary=False): ''' 获取densent121,xi...
基于DeeplabV3+Xception+Unet实现遥感图像的语义分割python源码+项目说明(毕业设计).zip
01-31
基于DeeplabV3+Xception+Unet实现遥感图像的语义分割python源码+项目说明(毕业设计).zip基于DeeplabV3+Xception+Unet实现遥感图像的语义分割python源码+项目说明(毕业设计).zip基于DeeplabV3+Xception+Unet实现遥感...
xception pytorch 预训练模型.zip
07-12
《Xception PyTorch 预训练模型详解与应用》 在深度学习领域，预训练模型已经成为提升模型性能和效率的重要工具。Xception是Google在2017年提出的一种深度卷积神经网络（CNN）架构，其设计灵感来源于Inception系列...
Deep Learning ToolboxTM Model for Xception Network：用于图像分类的预训练 Xception 模型-matlab开发
05-31
Xception 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。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从操作系统或在MATLAB中...
基于keras集成多种图像分类模型： VGG16、VGG19、InceptionV3、Xception、MobileNet等
04-03
本主题将探讨如何利用Keras库集成多种先进的图像分类模型，包括VGG16、VGG19、InceptionV3、Xception以及MobileNet。这些模型都是在ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上表现优异的网络结构，它们在计算机视觉...
pytorch-deeplab-xception:PyTorch中的DeepLab v3 +模型。 支持不同的骨干网
05-10
pytorch-deeplab-xception 于2018/12/06更新。 提供在VOC和SBD数据集上训练的模型。 于2018/11/24更新。 发布最新版本的代码，该代码可以解决一些以前的问题，并增加对新主干和多GPU培训的支持。 有关以前的代码，...
Fer2013.zip
03-25
Fer2013里面包含测试集和训练集，有七种表情（生气，沮丧，害怕，高兴，正常，悲伤，惊讶），其中训练集有17万+张图片，测试集有2万+图片，
【神经网络】(15) Xception 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码
博观而约取，厚积而薄发
03-13 5401
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 构建 Xception 神经网络模型。 在前面章节中，我已经介绍了很多种轻量化卷积神经网络模型，感兴趣的可以看一下：https://blog.youkuaiyun.com/dgvv4/category_11517910.html Xception 是一种兼顾了准确性和轻量化的算法。如下图所示，横轴表示计算量，纵轴表示准确率。在准确率上，Xception是排在第一梯队的，且在计算速度上，也算是轻量化网络模型。 Xception 使用了 MobileN
深度学习--- Xception迁移学习及实例
d_eng_的博客
06-26 1316
🎨开发平台：jupyter lab 🎄运行环境：python3、TensorFlow2.x
mini_Xception架构
WuwuwuH_的博客
04-28 7697
参考文献：Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification 1.mini_Xception架构受到了Xception架构的启发，结合了残差模块和深度可分离卷积的使用。残差模块修改了后续两个层之间所期望的映射，学习到的特征成为了原始特征图和期望的特征图之间的不同。mini_Xception结构在最后的全连接层的基础上，通过消除卷积层中的参数来进一步减少参数的数量。mini_Xception架构大约有60
keras构建resnet网络
m0_73817310的博客
10-17 891
keras构建resnet网络
Pytorch实现表情识别卷积神经网络网络：mini_Xception
xu.hyj
04-17 8009
论文阅读总结：Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification–O Arriaga 复现代码地址：thgpddl/mini_Xception 首先，论文中没有给出网路结构等细节，使用官方代码中得到了，但是基本上都是常规的卷积、BN、ReLU等层。 1、网络结构 从结构上，主要分成base块，module1~4块、output块（即最后单独的conv操作）、GAP块和softmax块。： 下方展示了ba
CV06-Xception笔记
苦行僧的妖孽日常
03-07 956
Xception笔记 论文地址： 一、为啥是Xception Xception脱胎于Inception，Inception的思想是将卷积分成cross-channel conv和spatial conv，更准确的说是先用1x1卷积得到几个不同channel（小于输入channel）的结果，再在这些结果上分别用3x3、5x5 conv，也就是论文Figure 1描述的那样。Inception的...
Xception 学习小记
baidu_38307192的博客
09-25 669
参考很多，仅为个人学习记录使用 论文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 发表时间：2016 Xception 是 Google 在把 Inception 和残差结构结合之后，对 Inception V3 结构进行的又一次改进，主要内容是在网络中加入了深度可分离卷积(depthwise separable...
xception版本
12-31
### Xception 的版本信息 Xception 是一种基于深度可分离卷积的神经网络架构，最初由 François Chollet 提出并描述于论文《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions》中[^3]。此模型的设计理念源于对 Inception 结构的一种特殊化处理方式。 在 TensorFlow 和 Keras 中实现的 Xception 模型通常会跟随这些库的主要发布版本更新。具体来说： - **TensorFlow 1.x**: 支持早期版本的 Xception 实现。 - **TensorFlow 2.x**: 随着 TensorFlow 进入 2.x 系列，官方提供了更优化和支持动态图执行模式下的 Xception 实现。 对于具体的版本号以及对应的改进或修复，在 GitHub 上可以找到详细的提交记录和发行说明文档。例如，在 TensorFlow 官方仓库中的 `tensorflow/models` 下有专门针对不同预训练权重文件及其对应版本的信息。 此外，由于开源社区活跃度高，第三方开发者也可能提供经过修改增强后的分支版本，但建议优先考虑使用来自官方渠道发布的稳定版以确保兼容性和安全性。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import Xception model = Xception(weights='imagenet', include_top=True) print(f"Using TensorFlow version {tf.__version__}") print(f"Model architecture is based on the paper published at arXiv: https://arxiv.org/abs/1610.02357") ```
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