n xception精品文章

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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度分析

  ...下進(jìn)一步簡(jiǎn)化。復(fù)雜度的改善同理可得，不再贅述。4.5 Xception 中使用 Depth-wise Separable Convolution我們之前討論的都是標(biāo)準(zhǔn)卷積運(yùn)算，每個(gè)卷積核都對(duì)輸入的所有通道進(jìn)行卷積。Xception 模型挑戰(zhàn)了這個(gè)思維定勢(shì)，它讓每個(gè)卷積核只...

  tracy 2019-04-25 18:21 評(píng)論0 收藏0
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  [ResNet系] 008 ShuffleNet

  ...一種高效計(jì)算的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)前最先進(jìn)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如Xception、ResNeXt在極小的網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算效率變低，主要耗費(fèi)在密集的1x1卷積計(jì)算上。本文提出使用逐點(diǎn)分組卷積（pointwise group convolution）替代1x1卷積來(lái)減小計(jì)算復(fù)雜度，另為了...

  CNZPH 2019-06-26 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  縱覽輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：SqueezeNet、MobileNe

  ...和對(duì)比，四個(gè)模型分別是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。目錄一、引言?二、輕量化模型?? ? 2.1 SqueezeNet? ? 2.2 MobileNet? ? 2.3 ShuffleNet? ? 2.4 Xception三、網(wǎng)絡(luò)對(duì)比?一、引言自 2012 年 AlexNet 以來(lái)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱(chēng) CNN...

  yhaolpz 2019-04-25 18:24 評(píng)論0 收藏0
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  使用DeepLab進(jìn)行語(yǔ)義分割

  ...ing_number_of_steps=30000 --train_split=train --model_variant=xception_65 --atrous_rates=6 --atrous_rates=12 --atrous_rates=18 --output_stride=16 --decoder_output...

  lavnFan 2019-06-26 18:46 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)背景下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)演變

  ...的網(wǎng)絡(luò)是高度優(yōu)化的復(fù)雜架構(gòu)，例如GoogLeNet，謹(jǐn)慎修改。XCeptionXception改進(jìn)了inception模塊和架構(gòu)，基于一個(gè)更為簡(jiǎn)單優(yōu)雅的架構(gòu)達(dá)到了ResNet和Inception V4的表現(xiàn)。Xception模塊如下所示：這一網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上的簡(jiǎn)單性和優(yōu)雅性將受到任何人...

  MorePainMoreGain 2019-04-25 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ...以懷疑的態(tài)度閱讀，歡迎交流指正。[1] ? ? ?Chollet, F.: Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions. arXiv preprint (2016)[2] ? ? ?Howard, A.G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyan...

  curried 2019-04-25 18:30 評(píng)論0 收藏0
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  CNN中千奇百怪的卷積方式大匯總

  ...separable_conv2d如何實(shí)現(xiàn)深度可分卷積? - CSDN博客代表模型：Xception（Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions）5.可變形卷積可形變卷積的思想很巧妙：它認(rèn)為規(guī)則形狀的卷積核（比如一般用的正方形3*3卷積）可能會(huì)限制特征...

  elliott_hu 2019-04-25 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中十大拍案叫絕的操作！

  ...域和通道？我們?yōu)槭裁床荒馨淹ǖ篮涂臻g區(qū)域分開(kāi)考慮？Xception網(wǎng)絡(luò)就是基于以上的問(wèn)題發(fā)明而來(lái)。我們首先對(duì)每一個(gè)通道進(jìn)行各自的卷積操作，有多少個(gè)通道就有多少個(gè)過(guò)濾器。得到新的通道feature maps之后，這時(shí)再對(duì)這批新的...

  xavier 2019-04-25 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  語(yǔ)義分割淺析

  ...過(guò)使用解碼器模塊改善物體邊緣的分割結(jié)果，還嘗試使用Xception作為編碼器。如圖所示，空間金字塔池化可以池化不同分辨率的特征圖來(lái)捕獲上下文信息。編碼器解碼器結(jié)構(gòu)可以捕獲鋒利的邊界。先4倍上采樣，然后與編碼器中的...

  RaoMeng 2019-06-26 18:54 評(píng)論0 收藏0