4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34

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一些网络模型如MobileNet_v1,v2，ShuffleNetv1,Xception采用了分组卷积，深度可分离卷积等操作，这些操作在一定程

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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：https://blog.csdn.net/qq_38389717/article/details/108904221一、前期准备1.设置GPU如果使用的是cpu，可以去掉这部分代码。importtensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:tf.config.e

活动地址：CSDN21天学习挑战赛本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：深度学习100例|第24天-卷积神经网络（Xception）：动物识别作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置

本文的重点是卷积神经网络Xception的实践，在之前的学习中，我们已经实验过其他几种比较常用的网络模型，但是Xception网络并未实践过。

介绍动物识别项目，基于tensorflow，使用Xception网络构建模型，进行迭代训练，实现对鸡马猫狗识别。机器学习，人工智能，深度学习项目。

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录1.跑通代码2.代码分析2.12.22.32.42.52.63.补充tensorflow零基础入门学习_重邮研究森的博客-CSDN博客_tensorflow学习https://blog.csdn.net/m0_60524373/article/details/124143223>-本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.co

活动地址：CSDN21天学习挑战赛本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：深度学习100例|第24天-卷积神经网络（Xception）：动物识别作者：K同学啊1、Xception模型主要思想传统的卷积操作同时对输入的

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/k-vYaC8l7uxX51WoypLkTw)中的学习记录博客**活动地址：CSDN21天学习挑战赛一、Xception

天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/k-vYaC8l7uxX51WoypLkTw)中的学习记录博客**>-**参考文章地址：[深度学习100例|第24天-卷积神经网络（Xception

活动地址：CSDN21天学习挑战赛目录1.任务介绍2.数据处理2.1.数据预处理2.2.可视化数据2.3.配置数据集2.网络设计2.1.Xception简单介绍2.2.设计网络模型3.模型评估3.1.准确率评估

参考了相关博客：详解Inception结构：从Inceptionv1到Xception、Inception模块一、inception模块的发展历程首先引入一张图2012年AlexNet做出历史突破以来，

文章目录  引言【深度学习实践（七）】卷积神经网络（Xception）之动物识别1卷积神经网络2模型训练1设置GPU2加载训练集3数据预处理4构建模型5训练3预测与评估活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸

活动地址：CSDN21天学习挑战赛本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：深度学习100例|第24天-卷积神经网络（Xception）：动物识别作者：K同学啊引子到目前为止，学习到的这些例子

《模型结构搜索之MobileNetv3》附录一Depthwise(DW)卷积与Pointwise(PW)卷积，合起来被称作DepthwiseSeparableConvolution(参见Google的Xception

活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言一、拆解任务二、学习内容1.Xception学习（1）Xception基础——Inception（2）Xception2.关键代码总结前言本周的任务有3个，

CSDN博客憨批的语义分割5——DeeplabV3+模型解析以及训练自己的DeeplabV3+模型（划分斑马线）学习前言模型部分什么是DeeplabV3+模型DeeplabV3+模型的代码实现1、主干模型Xception

DilatedConvolution膨胀卷积二、ASPP与Encoder&Decoder三、深度可分离卷积3.1深度可分离卷积原理3.2深度可分离卷积减小参数量和计算量3.3深度可分离卷积实现细节四、Xception

网络结构各版本的演化1Inception单元结构2InceptionV13InceptionV2——卷积核替换4InceptionV3——卷积核拆分5InceptionV46Bottleneck卷积结构7Xception

薪资高完善知识结构体系个人学术研究：特征信息交流2、轻量化网络发展历程与前进方向模型精度与算力、存储空间的矛盾网络模型结构设计、知识蒸馏、剪枝、量化、低秩分解2017：squeezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception2018

笔者还写了《轻量化网络总结[1]–SqueezeNet，Xception，MobileNetv1~v3》，点击即可查看轻量化网络1.ShuffleNet1.1ShuffleNetv11.2ShuffleNetv22

最近看的轻量化神经网络：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet时间轴2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet2016.10google提出Xception2017.04google

轻量化网络1.SqueezeNet2.Xception3.MobileNetv1~v33.1MobileNetv13.2MobileNetv23.3MobileNetv3轻量化网络模型的核心是在保持精度的前提下

LeNet-5(1998)2.AlexNet(2012)3.VGG-16(2014)4.Inception-v1(2014)5.Inception-v3(2015)6.ResNet-50(2015)7.Xception

第8页训练细节第8-10页ILSVRC2014inception系列：inceptionV1&GoogleNet精读inceptionV2&BN精读inceptionV3精读inceptionV4精读xception

本文讲解了神经网络参数与复杂度计算，以及主流轻量级网络，包括SqueezeNet、Xception、ShuffleNetv1~v2、MobileNetv1~v3等

目录前言一、InceptionV1-V41.1、InceptionV1(GoogLeNet)-20141.2、InceptionV2、InceptionV3-20151.3、InceptionV4-2016二、ResNetV1-V2、ResNeXt2.1、ResNetV1-20152.2、ResNetV2-20162.2、ResNeXt三、DenseNet四、MobileNetV1-V34.1、M

官方的demo文档没有随着版本而更新，导致坑太多，特写了一下。1.部署版本测试成功的版本（经历有限，只测试出一种能用的）：ubuntu20（最初是centos7，一直试了不行，后改为Ubuntu系统）python3.8.10（如果装不好报各种缺包的错误）pip20.0.2paddlepaddle1.8.5（刚开始装的2.X的试了不行）paddlehub1.7.0按照官网demo选的最低版本2.部署

目录什么是Xception模型Xception网络部分实现代码图片预测Xception是继Inception后提出的对Inceptionv3的另一种改进，学一学总是好的什么是Xception模型Xception

目录经典神经网络的改进点经典神经网络的结构汇总1、VGG162、ResNet503、InceptionV34、Xception5、MobileNet经典神经网络的改进点名称改进点VGG161、使用非常多的

Keras深度学习使用Xception预训练神经网络实现猫狗分类，测试集准确率高达0.99前面一篇文章呢，我使用了VGG16预训练神经网络实现了一下猫狗分类的案例，即Keras深度学习使用VGG16预训练神经网络实现猫狗分类

1.notop版本VGG16：在keras上导入vgg16模型进行数据训练时发现报错如下：xception:URLfetchfailureonhttps://storage.googleapis.com

参考文章：优秀的系列文章https://www.jianshu.com/u/4a95cf020626【模型压缩和加速】inception/mobilenet/squeezenet/shufflehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/104054833深入剖析MobileNet和它的变种（例如：ShuffleNet）为什么会变快？漂亮的图示https://blog.csdn.ne

现阶段神经网络在GPU上运行速度已经可以达到实时性要求，但是移植到手机端或者在CPU上运行还存在运行速度的问题。网络优化加速主要包含：1.设计轻量级的网络；2.网络模型压缩剪枝；3.其他的一些量化加速。这里主要是记录轻量级的神经网络（与模型压缩有着本质性的区别）：1.SqueezeNet：发表于ICLR-2017，它在ImageNet上实现了和AlexNet相同的正确率，但是只使用了1/50的参数

www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-08-6本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

在之前的文章中我们通过Xception算法模型实现了狗、猫、鸡、马四种的动物的识别（新模型！实现动物识别）。

论文：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357算法详解：Xception

论文：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357算法详解：Xception

【导读】今天将主要介绍Inception的家族及其前世今生.Inception网络是CNN发展史上一个重要的里程碑。在Inception出现之前，大部分CNN仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。而Inception则是从网络的堆叠结构出发，提出了多条并行分支结构的思想，后续一系列的多分支网络结构均从此而来。总体来说，Inception系列网络在结构上相对比较复

Inceptionv3BatchNormalization分解卷积核辅助分类器EfficientGridSizeReductionInceptionv2Inceptionv3实验Inceptionv4相关实验XceptionInception模块Xception

?（1409.CVPR）VGG【论文原文】以下：GoogLeNet:inceptionV1、V2、V3、V4、Inception-ResNetV1、V2：【详解参考】?（1409.CVPR）inceptionV1：GoingDeeperwithConvolutions【论文原文】上图所示：GoogLeNet有9个线性堆叠的Inception模块。它有22层（包括池化层的话是27层）。该模型在最后一

论文：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357转载：https

Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions原文地址：Xception1、摘要我们将卷积神经网络中的Inception模块解释为是常规卷积和深度可分离卷积操作

也正是如此，基于此的Xception横空出世，作者称其为ExtremeInception，提出的DepthwiseSeparableConv也是让人眼前一亮。