n xception

n xception精品文章

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  卷积神经网络的复杂度分析

  ...下进一步简化。复杂度的改善同理可得，不再赘述。4.5 Xception 中使用 Depth-wise Separable Convolution我们之前讨论的都是标准卷积运算，每个卷积核都对输入的所有通道进行卷积。Xception 模型挑战了这个思维定势，它让每个卷积核只...

  tracy 2019-04-25 18:21 评论0 收藏0
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  [ResNet系] 008 ShuffleNet

  ...一种高效计算的基础网络。当前最先进的基础网络架构如Xception、ResNeXt在极小的网络中计算效率变低，主要耗费在密集的1x1卷积计算上。本文提出使用逐点分组卷积（pointwise group convolution）替代1x1卷积来减小计算复杂度，另为了...

  CNZPH 2019-06-26 18:17 评论0 收藏0
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  纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNe

  ...和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。目录一、引言 二、轻量化模型     2.1 SqueezeNet    2.2 MobileNet    2.3 ShuffleNet    2.4 Xception三、网络对比 一、引言自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络（简称 CNN...

  yhaolpz 2019-04-25 18:24 评论0 收藏0
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  使用DeepLab进行语义分割

  ...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 评论0 收藏0
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  深度学习背景下的神经网络架构演变

  ...的网络是高度优化的复杂架构，例如GoogLeNet，谨慎修改。XCeptionXception改进了inception模块和架构，基于一个更为简单优雅的架构达到了ResNet和Inception V4的表现。Xception模块如下所示：这一网络架构上的简单性和优雅性将受到任何人...

  MorePainMoreGain 2019-04-25 18:23 评论0 收藏0
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  轻量化神经网络

  ...以怀疑的态度阅读，欢迎交流指正。[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 评论0 收藏0
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  CNN中千奇百怪的卷积方式大汇总

  ...separable_conv2d如何实现深度可分卷积? - CSDN博客代表模型：Xception（Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions）5.可变形卷积可形变卷积的思想很巧妙：它认为规则形状的卷积核（比如一般用的正方形3*3卷积）可能会限制特征...

  elliott_hu 2019-04-25 18:18 评论0 收藏0
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  卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作！

  ...域和通道？我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑？Xception网络就是基于以上的问题发明而来。我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的...

  xavier 2019-04-25 18:18 评论0 收藏0
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  语义分割浅析

  ...过使用解码器模块改善物体边缘的分割结果，还尝试使用Xception作为编码器。如图所示，空间金字塔池化可以池化不同分辨率的特征图来捕获上下文信息。编码器解码器结构可以捕获锋利的边界。先4倍上采样，然后与编码器中的...

  RaoMeng 2019-06-26 18:54 评论0 收藏0