经典卷积神经网络的结构——Inception

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2023-01-12 15:18:34

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经典卷积神经网络的结构——Inception如果说GoogleLeNet是inception结构崭露头角， 那么Inception系列网络就是inception结构发扬光大。
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如何用卷积神经网络快速打造图片识别应用
课程目标 • Tensorflow的基础介绍 • 卷积神经网络的基本概念 • TF-Slim的了解和掌握 • 使用TF的代码资源，快速打造一个图像 识别引擎
基于卷积神经网络的生物式水质监测方法
生物式水质监测通常是先通过提取水生物在不同环境下的应激反应特征，再进行特征分类，从而识别水质。针对水质监测问题，提出一种使用卷积神经网 (CNN)的方法。鱼类运动轨迹是当前所有文献使用的多种水质分类特征的综合性表现，是生物式水质分类的重要依据。使用 Mask-ＲCNN 的图像分割方法，取鱼体的质心坐标，并绘制出一定时间段内鱼体的运动轨迹图像，制作正常与异常水质下两种轨迹图像数据集。融合 Inception-v3网络作为数据集的特征预处部分，重新建立卷积神经网络对 Inception-v3 网络提取的特征进行分类。通过设置多组平行实验，在不同的水质环境中对正常水质与异常水质进行分类。结果表明，卷积神经网络模型的水质识别率为 99. 38%，完全达到水质识别的要求。
inception-2015-12-05.rar
inception-2015-12-05.tgz文件解压了重新打包了 可以直接使用
NiN服饰识别Fashion-MNIST.py
Network In Network (NIN) 是由 Min Lin 等人于 2014 年提出，在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 分类任务中达到当时的最好水平，其网络结构是由三个多层感知机（NiN块）堆叠而成。NiN 模型论文 《Network In Network》 发表于 ICLR-2014，NIN 以一种全新的角度审视了卷积神经网络中的卷积核设计，通过引入子网络结构代替纯卷积中的线性映射部分，这种形式的网络结构激发了更复杂的卷积神经网络的结构设计，GoogLeNet 的 Inception 结构就是来源于这个思想。 Fashion-MNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_63585949/article/details/127723218
深度学习实践手册——魏秀参
解析卷积神经网络——深度学习实践手册，魏秀参，高清版pdf，原理性的东西真的讲的满好的
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