Xception

Keras-Alexnet,NIN,Vgg16,ResNet,Inception,Xception,Densenet网络实现

Keras-Alexnet,NIN,Vgg16,ResNet,Inception,Xception,Densenet实现一.实验环境win10anancondakeras2.2.4GTX1060二.实验概述
出走的二小姐·2019-09-29 11:36

深度解读ShuffleNet网络结构

这篇文章可以和MobileNet、Xception和ResNeXt结合来看，因为有类似的思想。卷积的group操作从AlexNet就已经有了，当时主要是解决模型在双GP
东城青年·2019-09-18 19:58

《Xception--利用深度可分离卷积的深度学习》论文笔记

Xception 之前介绍MobileNet的时候说过深度可分离卷积，不过说起来这篇Xception的论文还要更早利用/借鉴到深度可分离卷积（当然两者都不是原创，而是借鉴了2014年的一篇博士论文：《L.Sifre.Rigid-motionscatteringforimageclassification.hDthesis
JR_Chan·2019-09-03 15:18

《Xception--利用深度可分离卷积的深度学习》论文笔记

Xception 之前介绍MobileNet的时候说过深度可分离卷积，不过说起来这篇Xception的论文还要更早利用/借鉴到深度可分离卷积（当然两者都不是原创，而是借鉴了2014年的一篇博士论文：《L.Sifre.Rigid-motionscatteringforimageclassification.hDthesis
JR_Chan·2019-09-03 15:18

ShuffleNet系列学习笔记

由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积，导致网络十分低效。因此，旷
啊顺·2019-09-01 16:00

Google Inception系列（V1~V4）算法简短总结

这一阵子源于好奇心，我把Google出的Inception系列文章粗略读了一遍，当然这中间还读了这个算法的引子NiN，还有就是这中间有一篇叫做Xception的文章，不过这篇文章似乎是讲深度可分离网络的
教训小磊·2019-08-19 02:14

【论文学习】Xception——回顾经典paper

paper：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutionsURL：https://arxiv.org/abs/1610.023572017
Lingyun_wu·2019-08-10 00:17

【论文学习】Xception——回顾经典paper

paper：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutionsURL：https://arxiv.org/abs/1610.023572017
Lingyun_wu·2019-08-10 00:17

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32746221https://zhuanlan.zhihu.com/p/32746221https://zhuanlan.zhihu.com/p/35405071一、简介虽然网络性能得到了提高，但随之而来的就是效率问题。效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题（以下简称速度问题）第一，存储问题。数百层网络有着大量的权
pursuit_zhangyu·2019-08-04 10:14

7.31学习笔记

目录（按时间排序）1.LeNet-52.AlexNet3.VGG-164.Inception-v15.Inception-v36.ResNet-507.Xception8.Inception-v49.Inception-ResNets10
Honsia·2019-07-31 22:00

【轻量化网络】Xception：经典paper回顾

paper：https://arxiv.org/abs/1610.023572017年的一篇经典paper，作者在Inception的基础上提出了Xception。
Lingyun_wu·2019-07-20 13:37

Inception v1, v2, v3, v4, ResNet , Xception网络结构总结

Inceptionv1Inceptionv1的网络，主要核心提出了Inceptionmodule结构（1×1，3×3，5×5的conv和3×3的pooling组合在一起），谷歌提出了最原始Inception的基本结构（左图），该结构将CNN中常用的卷积（1x1，3x3，5x5）、池化操作（3x3）堆叠在一起（卷积、池化后的尺寸相同，将通道相加），一方面增加了网络的宽度，另一方面也增加了网络对尺度的
无敌小贝神·2019-07-11 11:23

Keras预训练模型ResNet50

Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。
tony2278·2019-06-05 16:50

图像分类丨Inception家族进化史「GoogleNet、Inception、Xception」

本文关注Inception系列方法的演变，并加入了Xception作为对比。
vincent1997·2019-05-24 20:00

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

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。
CVAIDL·2019-05-21 14:52

keras xception速度优化报告

目录一、背景介绍二、keras转tensorflow后，再用tensorflowtool：graph_transforms优化2.1keras转tensorflow2.2tensorflowtool：graph_transforms使用步骤2.3转换和压缩前后模型速度结果对比三、Pocketflow3.1背景介绍3.2学习模块3.3超参数优化模块3.4性能3.5结论四、keras压缩工具4.1压缩
有石为玉·2019-05-12 16:55

常用的轻量化网络结构：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

引言自2012年AlexNet以来，卷积神经网络（简称CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能的要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。由于神经网络的性质，为了获取更好的性能，网络的层数不断增加，从7层AlexNet到16层VGG，再从16层VGG到G
志小·2019-04-29 17:44

Xception,Inception-ResNet,SENet(Squeeze-and-Excitation)

与“extreme”Inception两个区别：1,1×1卷积的顺序，Xcption用于3×3之后，而Inception用于之前2,Xception在1×1和3×3之后都没用relu，而Inception
~HardBoy~·2019-04-24 21:15

[deeplabv3+]训练自己的数据集

点这个地址下载xception_cityscape模型。
init_bin·2019-04-19 11:12

小白的深度学习之路--MobileNet

主要特点，利用了Xception的深度可分卷积（depthwiseSeparableconvolution）和Bottleneck方法（日后更新，敬请期待!）
肖落汐·2019-04-18 17:11

（四）Pytorch经典网络实现

前言前面三节内容主要讲解了Pytorch的基础运算操作，如何去加载数据，还有神经网络训练过程的归纳，这一章主要是去实现一些经典的神经网络，包括Alexnet、VGG、googlenet、ResNet、mobilenet、xception
计算机视觉__掉队选手·2019-04-17 19:31

【论文学习记录】Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception网络是Google与2017年发表的新的网络结构，是对InceptionV3的进一步改进，也是现在用的比较多的基础网络了。
heiheiya·2019-03-20 15:46

「Computer Vision」Note on DeeperLab

编码器作者尝试了两种，Xception-71为了高准确，宽版MobileNetV2为了快推理，两者都是使用了逐层分离卷积。解码器
小锋子Shawn·2019-02-17 22:29

【算法分析】卷积网络算法可视化

目录NormalCNN卷积算法可视化Xception算法可视化MobileNets算法可视化NormalCNN卷积算法可视化CNN卷积算法可视化Xception算法可视化论文:https://arxiv.org
HaoBBNuanMM·2019-01-17 23:28

轻量网络之ShuffleNet

https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf代码地址：https://github.com/farmingyard/ShuffleNetMotivation之前的Google的网络Xception
Iriving_shu·2019-01-09 18:30

Xception

2.1DepthwiseSeparableConvolution深度分离卷积2.1.1常规卷积操作2.1.2DepthWiseConvolution2.1.3PointWiseConvolution3.网络结构4.核心代码论文:Xception
FLYMAN-C·2018-12-16 15:00

【论文学习】ShuffleNet-v1：一种极高效的移动端卷积神经网络

近年来关于卷积模型的研究层出不穷，产生了如VGG、ResNet、Xception和ResNeXt等性能优异的网络结构，在多个视觉任务上超过了人类水平。
Lingyun_wu·2018-12-10 20:49

【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积?

实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7介绍depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积:Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutionstf.nn.depthwise_conv2d
heqiyu34·2018-12-05 14:52

轻量级深度学习网络(七）:详解轻量级网络总结

本文简单介绍了四个轻量化网络模型，分别是SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet和Xception，前三个是真正意义上的轻量化网络，而Xception是为提升网络效率，在同等参数数量条件下获得更高的性能
chenyuping666·2018-11-29 14:32

从Inception,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2,ShuffleNetV2

转自大神watersink：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100写的太好了，忍不住转载了一波。Inceptionv1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（NetworkinNetwork）中引入了1*1conv
Mirinda_cjy·2018-11-22 15:52

[论文笔记] Inception V1-V4 系列以及 Xception

作者团队：谷歌InceptionV1（2014.09）网络结构主要受Hebbianprinciple与多尺度的启发。Hebbianprinciple：neuronsthatfiretogrther,wiretogether单纯地增加网络深度与通道数会带来两个问题：模型参数量增大（更容易过拟合），计算量增大（计算资源有限）。改进一：如图(a)，在同一层中采用不同大小的卷积核以及pooling层同时对
Bingyu Xin·2018-11-02 23:46

【转载】轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

/blog.csdn.net/u011995719/article/details/79100582一引言二轻量化模型2.1SqueezeNet2.2MobileNet2.3ShuffleNet2.4Xception
dopami·2018-10-26 18:05

精简CNN模型系列之七：Xception

介绍Xception是Google出品，属于2017年左右的东东。它在Google家的MobileNetv1之后，MobileNetv2之前。
manofmountain·2018-10-20 13:17

ResNet、Inception和Xception三大变革性架构

ResNetResNet诞生于一个美丽而简单的观察：为什么非常深度的网络在增加更多层时会表现得更差？直觉上推测，更深度的网络不会比更浅度的同类型网络表现更差吧，至少在训练时间上是这样（当不存在过拟合的风险时）。让我们进行一个思想实验，假设我们已经构建了一个n层网络，并且实现了一定准确度。那么一个n+1层网络至少也应该能够实现同样的准确度——只要简单复制前面n层，再在最后一层增加一层恒等映射就可以了
XSYYMY·2018-10-08 21:31

总结CNN的发展历程，以及一些卷积操作的变形，附带基础的深度学习知识与公式

因此到了2012年出现了AlexNet2.AlexNet：可以说是现在卷积神经网络的雏形3.VGGNet：五个模块的卷积叠加，网络结构如下：4.GoogleNet：inceptionv1,v2,v3,xception
Wanderist_ZK·2018-10-01 14:15

squeezenet 训练分类网络

各种教学视频或文档资料+QQ：635992897近期需要做移动端深度学习项目，首先调查了一下适合移动端的深度学习网络，常用的主要有：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception
Einstein_liu·2018-09-29 09:24

Xception 学习小记

参考很多，仅为个人学习记录使用论文：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions发表时间：2016Xception是Google在把Inception
微笑NAXX·2018-09-25 11:08

Inception v1-v4, Xception

1.前言2.InceptionV1结构如下：v1结构的设计出自于一种考虑：随着网络结构不断变得更深，更宽，必然存在着许多的无效权重，也就是为0的参数。那么是否可以通过一种网络节点之间的稀疏连接，也就是sparselyconnectednetwork来减少这种情况呢。因此，作者期望找的一个最优的局部卷积结构上图中，右图主要比左图多了维度下降的部分。先通过1*1的卷积来降低维度，从而减少计算量。整体结
Junr_0926·2018-09-20 20:41

Going Deeper with Convolutions 论文解读

GoogLeNetInceptionV1：Goingdeeperwithconvolutions论文笔记深入浅出——网络模型中Inceptionv1到v4的作用与结构全解析从Inceptionv1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception
努力奋斗-不断进化·2018-09-19 11:57

轻量化神经网络模型总结：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet

总结今年来的几个轻量化模型：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet下面给出时间轴：2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet2016.10google
夏洛的网·2018-08-20 20:31

轻量级网络相关资料（2018-07-17）

纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception实现轻量化技巧轻量化主要得益于depth-wiseconvolution，解决「信息流通不畅」的问题
EdwardMa·2018-08-19 14:32

轻量级深度学习网络(五）:详解轻量级网络Xception

一、简介Xception并不是真正意义上的轻量化模型，只是其借鉴depth-wiseconvolution，而depth-wiseconvolution又是上述几个轻量化模型的关键点，所以在此一并介绍，
chenyuping666·2018-08-15 09:14

mobilenet, shufflenet 系列随笔

MobileNetmv1是直筒状结构，xception使用了short
Dlyldxwl·2018-08-03 20:56

mobilenet, shufflenet 系列随笔

MobileNetmv1是直筒状结构，xception使用了short
Dlyldxwl·2018-08-03 20:56

小型CNN总结：ShuffleNet、MobileNet v1,v2、Xception

推荐的文章包括：ShuffleNet，mobilenetv1,v2，XceptionXception、MobileNet将普通2D卷积分解为depthwiseconv和pointwiseconv其中有个细节是Xception
zhnidj·2018-07-29 11:26

keras中VGG19预训练模型的使用

keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件，其他可用的模型还有VGG16、Xception、ResNet50、InceptionV34个。
-牧野-·2018-07-24 09:34

实时人脸特征检测——模型部分

问题定位：给定框出的人脸像素矩阵，判断对应图片的性别、表情即给定inputs和labels，我们这一步所需的仅仅是模型建构及调优Abstract：1.什么是卷积2.模型架构——Xception以及其由来
TendernessZX·2018-07-02 20:04

深度学习与计算机视觉系列（上）--Inception&Xception&ResNet

深度学习与计算机视觉入门系列（上）数据嗨客最近发布了一个深度学习系列，觉得还不错，主要对深度学习与计算机视觉相关内容由浅入深做了系统的介绍，看了一遍，在这里做一下笔记。目录深度学习与计算机视觉入门系列（上）目录深度学习第1期：深度学习的历史与现状深度学习第2期：人工神经网络深度学习第3期：自编码器深度学习第4期：卷积神经网络深度学习第5期：CNN高级结构深度学习第1期：深度学习的历史与现状文中介绍
cherry_yu08·2018-06-30 11:44

轻量级网络 | SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception 综述（1）

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。
努力努力再努力tq·2018-06-26 17:50

论文阅读: Xception

这时，Inception的鼻祖Google团队又提出了ExtremeInception，即赫赫有名的Xception。只不过，这次不再是之前的并行式group了，取而代之的是串行式
JNingWei·2018-06-08 21:33
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