n xception精品文章

• 

  卷積神經網絡的復雜度分析

  ...下進一步簡化。復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準卷積運算，每個卷積核都對輸入的所有通道進行卷積。Xception 模型挑戰了這個思維定勢，它讓每個卷積核只...

  tracy 2019-04-25 18:21 評論0 收藏0
• 

  [ResNet系] 008 ShuffleNet

  ...一種高效計算的基礎網絡。當前最先進的基礎網絡架構如Xception、ResNeXt在極小的網絡中計算效率變低，主要耗費在密集的1x1卷積計算上。本文提出使用逐點分組卷積（pointwise group convolution）替代1x1卷積來減小計算復雜度，另為了...

  CNZPH 2019-06-26 18:17 評論0 收藏0
• 

  縱覽輕量化卷積神經網絡：SqueezeNet、MobileNe

  ...和對比，四個模型分別是：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、網絡對比?一、引言自 2012 年 AlexNet 以來，卷積神經網絡（簡稱 CNN...

  yhaolpz 2019-04-25 18:24 評論0 收藏0
• 

  使用DeepLab進行語義分割

  ...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 評論0 收藏0
• 

  深度學習背景下的神經網絡架構演變

  ...的網絡是高度優化的復雜架構，例如GoogLeNet，謹慎修改。XCeptionXception改進了inception模塊和架構，基于一個更為簡單優雅的架構達到了ResNet和Inception V4的表現。Xception模塊如下所示：這一網絡架構上的簡單性和優雅性將受到任何人...

  MorePainMoreGain 2019-04-25 18:23 評論0 收藏0
• 

  輕量化神經網絡

  ...以懷疑的態度閱讀，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 評論0 收藏0
• 

  CNN中千奇百怪的卷積方式大匯總

  ...separable_conv2d如何實現深度可分卷積? - 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：它認為規則形狀的卷積核（比如一般用的正方形3*3卷積）可能會限制特征...

  elliott_hu 2019-04-25 18:18 評論0 收藏0
• 

  卷積神經網絡中十大拍案叫絕的操作！

  ...域和通道？我們為什么不能把通道和空間區域分開考慮？Xception網絡就是基于以上的問題發明而來。我們首先對每一個通道進行各自的卷積操作，有多少個通道就有多少個過濾器。得到新的通道feature maps之后，這時再對這批新的...

  xavier 2019-04-25 18:18 評論0 收藏0
• 

  語義分割淺析

  ...過使用解碼器模塊改善物體邊緣的分割結果，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捕獲上下文信息。編碼器解碼器結構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 評論0 收藏0