精华内容
下载资源
问答
  • Inception_V3 简记

    2019-01-22 18:04:29
    在3x3和5x5的过滤器前面,max pooling后分别加上了1x1的卷积核,最后将它们全部以通道/厚度为轴拼接起来, 最终输出大小为28*28*256,卷积的参数数量比原来减少了4倍 2、inception V1 作者:love...

    1、结构思想

     

    参考微博:https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/79135583

     

    在3x3和5x5的过滤器前面,max pooling后分别加上了1x1的卷积核,最后将它们全部以通道/厚度为轴拼接起来,

    最终输出大小为28*28*256,卷积的参数数量比原来减少了4倍

    2、inception V1

    作者:loveliuzz

    来源:CSDN

    原文:https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/79135583 

     

    3、Inception V2结构

    大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野,也意味着更多的参数,比如5x5卷积核参数是3x3卷积核的25/9=2.78倍。

     

    为此,作者提出可以用2个连续的3x3卷积层(stride=1)组成的小网络来代替单个的5x5卷积层,这便是Inception V2结构,

     

    保持感受野范围的同时又减少了参数量,如下图:

     

     

     

     

    4、inception V3

    大卷积核完全可以由一系列的3x3卷积核来替代,那能不能分解的更小一点呢。

    文章考虑了 nx1 卷积核,如下图所示的取代3x3卷积:

    于是,任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代。实际上,作者发现在网络的前期使用这种分解效果

    并不好,还有在中度大小的feature map上使用效果才会更好,对于mxm大小的feature map,建议m在12到20之间。

    用nx1卷积来代替大卷积核,这里设定n=7来应对7x7大小的feature map。该结构被正式用在GoogLeNet V2中。

     

     

     

    展开全文
  • tf.slim实现inception-v3

    2018-06-18 16:32:40
    #设置函数的参数默认取值,这里将这三个函数的stride和padding参数设定好默认值,以后就不需要设置了 #若以后重新设置,则以最新值代替 with slim.arg_scope([slim.conv2d,slim.max_pool2d,slim.avg_pool2d],stride=1...
    import tensorflow as tf
    
    slim = tf.contrib.slim
    
    #设置函数的参数默认取值,这里将这三个函数的stride和padding参数设定好默认值,以后就不需要设置了
    #若以后重新设置,则以最新值代替
    with slim.arg_scope([slim.conv2d,slim.max_pool2d,slim.avg_pool2d],stride=1,padding='SAME'):
        net = 'net'
    
        with tf.variable_scope('Mixed_7c'):
            with tf.variable_scope('Branch_0'):
                #第一个参数是输入的网络,第二个是卷积核数量,第三个是卷积核大小
                branch_0 = slim.conv2d(net,320,[1,1],scope='conv_1a')
    
            with tf.variable_scope('Branch_1'):
                branch_1 = slim.conv2d(net,384,[1,1],scope='conv_1a')
                #将多个网络合并,第一个参数是合并的维度,[batch,width,length,depth],3代表合并的维度是深度
                branch_1 = tf.concat(3,[
                    slim.conv2d(branch_1,384,[1,3],scope='conv_2a'),
                    slim.conv2d(branch_1,384,[3,1],scope='conv_2b')
                ])
    
            with tf.variable_scope('Branch_2'):
                branch_2 = slim.conv2d(net,448,[1,1],scope='conv_1a')
                branch_2 = slim.conv2d(branch_2,384,[3,3],scope='conv_2a')
                branch_2 = tf.concat(3,[
                    slim.conv2d(branch_2,384,[1,3],scope='conv_3a'),
                    slim.conv2d(branch_2,384,[3,1],scope='conv_3b')
                ])
    
            with tf.variable_scope('Branch_3'):
                branch_3 = slim.avg_pool2d(net,[3,3],scope='avg_pool_1a')
                branch_3 = slim.conv2d(branch_3,192,[1,1],scope='conv_2a')
    
            net = tf.concat(3,[branch_0,branch_1,branch_2,branch_3])
    展开全文
  • JavaScript max() 方法   返回 JavaScript Math 对象参考手册 (目录)   定义和用法 ...在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。 返回值 参数中最大的值。如果没有参数,则返回 -Infini...

    JavaScript max() 方法

    定义和用法

    max() 方法可返回两个指定的数中带有较大的值的那个数。

    语法

    Math.max(x...)

     

     

    参数描述
    x 0 或多个值。在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。

    返回值

    参数中最大的值。如果没有参数,则返回 -Infinity。如果有某个参数为 NaN,或是不能转换成数字的非数字值,则返回 NaN。

    实例

    在本例中,我们将展示如何使用 max() 来返回指定数字中带有最高值的数字:

    <script type="text/javascript">
    
    document.write(Math.max(5,7) + "<br />")
    document.write(Math.max(-3,5) + "<br />")
    document.write(Math.max(-3,-5) + "<br />")
    document.write(Math.max(7.25,7.30))
    
    </script>

     

     

     

    输出:

    7
    5
    -3
    7.3
    

     

     

    展开全文
  • #-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf #加载slim库 slim = tf.contrib.slim #slim.arg_scope()函数可以用于设置默认的参数取值。...with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.max_pool2...
    #-*- coding:utf-8 -*-
    
    import tensorflow as tf
    #加载slim库
    slim = tf.contrib.slim
    
    #slim.arg_scope()函数可以用于设置默认的参数取值。此函数的第一个参数是一个函数列表,在这个列表中的函数将使用默认的参数设置。
    with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d], stride=1, padding='VALID'):
        """
        ……
        此处省略Inception-v3模型中其他的网络结构而直接实现最后一个。
        我们假设输入图片经过之前的神经网络钱箱传播的结果保存在变量net中
        net = 上一层的输出节点矩阵
        """
        net = 0
        #为一个Inception模块声明一个统一的变量命名空间
        with tf.variable_scope('Mixed_7c'):
            #给Inception模块中每一条路径声明一个命名空间
            with tf.variable_scope('Branch_0'):
                #实现一个过滤器边长为1,深度为320的卷积层
                branch_0 = slim.conv2d(net, 320, [1, 1], scope='Conv2d_0a_1*1')
    
            #Inception模块中的第二条路径。这条路径上的结构本身也是一个Inception结构
            with tf.variable_scope('Branch_1'):
                branch_1 = slim.conv2d(net,  384, [1, 1], scope='Conv2d_0a_1*1')
                #tf.concat函数可以将多个矩阵拼接起来。其中第一个参数制定了拼接的维度,这里给出的3指的是 矩阵是在深度这个维度上进行拼接
                branch_1 = tf.concat(3, [
                    slim.conv2d(branch_1, 384, [1, 3], scope='Conv2d_0b_1*3'),
                    slim.conv2d(branch_1, 384, [3, 1], scope='Conv2d_0c_3*1')])
    
            #第三条路径,也是个inception结构
            with tf.variable_scope('Branch_2'):
                branch_2 = slim.conv2d(net, 448, [1, 1], scope='Conv2d_0a_1*1')
                branch_2 = slim.conv2d(branch_2, 384, [3, 3], scope='Conv2d_0b_3*3')
                branch_2 = tf.concat(3, [
                    slim.conv2d(branch_2, 384, [1, 3], scope='Conv2d_0c_1*3'),
                    slim.conv2d(branch_2, 384, [3, 1], scope='Conv2d_0d_3*1')])
    
            # Inception模块中的第4条
            with tf.variable_scope('Branch_3'):
                branch_3 = slim.avg_pool2d(net, [3, 3], 'AvgPool_0a_3*3')
                branch_3 = slim.conv2d(branch_3, 192, [1, 1], scope='Conv2d_0b_1*1')
    
            #当前inception模块的最后输出是由上面四个结果拼接而来
            net = tf.concat(3, [branch_0, branch_1, branch_2, branch_3])
    
    
    
    

     

    展开全文
  • Oracle9i初始化参数中文说明 Blank_trimming: 说明: 如果值为TRUE, 即使源长度比目标长度 (SQL92 兼容) 更长, 也允许分配数据。 值范围: TRUE | FALSE 默认值: FALSE serializable: 说明: 确定查询是否获取表级...
  • JS 算数

    2019-10-05 02:36:03
    JS 算数 ...(在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。) min() 来返回两个给定的数中的较小的数。(在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。) Math 对象 Math(算数)对象的作用是:执行...
  • (在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。) 如何使用 min() 来返回两个给定的数中的较小的数。(在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。) 完整的 Math 对象参考手册 我们提供 JavaScript Math 对象...
  • 1.一行代码交换参数a, b的值 a, b = b, a 2.一行代码反转list(列表) [v1,v2,v3][::-1] #输出结果为:[v3,v2,v1] 3.一行代码list(列表)去重(元素) set([1,2,2,3,3,3,4]) #输出结果为:{1, 2, 3, 4} 4.一行...
  • 一行代码反转list(列表)[v1,v2,v3][::-1]#输出结果为:[v3,v2,v1]3.一行代码list(列表)去重(元素)set([1,2,2,3,3,3,4])#输出结果为:{1, 2, 3, 4}4.一行代码求list(列表)中的最大值max(max([[1,2,3...
  • tensorflow代码实现:Inception模块

    千次阅读 2017-12-12 21:39:36
    引言:Inception-v3模型总共有46层,由11个Inception模块组成。import tensorflow as tf slim=tf.contrib.slim#slim.arg_scope函数:第一个参数是一个函数列表,在这个列表中的函数将使用默认的参数取值。 with slim...
  • JavaScript Math(算数) 对象Math(算数)对象的作用是:执行常见的算数任务。在线实例round()如何使用 round()。...(在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。)min()如何使用 min() 来返回两个给定的数中的...
  • 使用中遇到的问题最初使用 Zero 通过 USB 外接一个移动硬盘,可以正常挂载上硬盘,但是使用一段时间后,系统就死机了...max_usb_currentconfig.txt 中有一个参数 max_usb_current 可以控制 USB 接口的供电电流。但是...
  • Math(算数)对象的作用是:执行常见的算数任务。 实例 round() 如何使用 round()。...(在 ECMASCript v3 之前,该方法只有两个参数。) min() 如何使用 min() 来返回两个给定的数中的较小的数。(...
  • #saver = tf.train.import_meta_graph('D://can_test/inception v3/best_models_2_0.7500.ckpt.meta')#恢复训练 #saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('D://can_test/inception v3/'))#恢复训练 ...
  • yolo_v3_darknet 量化训练时,激活函数量化8bit ,采用moving_average_abs_max,权重量化7bit,采用channel_wise_abs_max。模型训练阶段评估指标为82%map。这时候的评估(82%map)是是否插入...
  • * sync命令增加--max-sectors, --chs和--zip参数,不需要format命令就可以修改这些参数。 * export命令会自动创建输出文件的父层目录 * info命令增加debug version和copy bpb的信息 * 修正了FAT32格式化的bug,现在...
  • lcqmc训练使用如下参数: --max_seq_length=128 --train_batch_size=64 --learning_rate=1e-4 --num_train_epochs=5 albert_tiny使用同样的大规模中文语料数据,层数仅为4层、hidden size等向量维度大幅减少; 尝试...
  • 注意:该项目不包括手部检测部分,手部检测项目地址:https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3 该项目是对手的21个关键点进行检测,示例如下 : 图片示例: 视频示例: Demo小样 示例1 - 按键操作 因为...
  • 注意:该项目不包括手部检测部分,手部检测项目地址:https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3 该项目是对手的21个关键点进行检测,示例如下 : 图片示例: 视频示例: Demo小样 示例1 - 按键操作 因为...
  • 'version': 'v3', 'num_class': 1, 'num_tree_per_iteration': 1, 'label_index': 0, 'max_feature_idx': 3, 'objective': 'regression', 'average_output': False, 'feature_names': ['sepal_length...
  • Linux FTP服务配置

    2010-12-11 21:38:03
    VSFTP主配置文件路径:/etc/vsftpd/vsftpd.conf,重要参数: anonymous_enable=yes/no 是否允许匿名用户访问 anon_upload_enable=yes/no 是否允许匿名用户上传文件 anon_mkdir_write_enable=yes/no 是否允许匿名用户...
  • 如果你使用GPU进行精调,请更改相应参数以适配,尤其是batch_size, learning_rate等参数。 相关代码请查看src目录。 CMRC 2018 对于阅读理解任务,首先需要生成tf_records数据。 请参考XLNet官方教程之SQuAD 2.0...
  • '''根据极角极径参数在原图像中画线''' def draw_lines(img, lines, color=[255, 0, 0], thickness=6): for line in lines: for x1, y1, x2, y2 in line: # 在图像中设置俩条水平线,只有当直线于其相交,才...
  • 当前 master 分支为正在开发的 v3 版本,如果提交 PR 请提交到 v2 分支 该文档为 v2.x 版本,如果您想找 v1.x 版本文档,请点击https://github.com/yansongda/pay/tree/v1 注意:v1.x 与 v2.x 版本不兼容 开发了多次...
  • [3] TPU Pod v3-32 (512G HBM)等价于4个TPU v3 (128G HBM) [4] ~BERT表示继承谷歌原版中文BERT的属性 中文基线系统效果 为了对比基线效果,我们在以下几个中文数据集上进行了测试,包括句子级和篇章级任务。 对于...
  • 具体训练参数如下: cd $basedir/xception_deeplabv3+_train/deeplabv3+ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim model_name='xception_1' epoch=5 warn_start_step=1 batch_size=2 base_learning_rate=0....

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 44
精华内容 17
关键字:

v3max参数