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文库首页人工智能深度学习自己训练的googlenet inception v1 v3模型

自己训练的googlenet inception v1 v3模型

共8个文件

checkpoint：2个

index：2个

meta：2个

googlenet

3星 · 超过75%的资源需积分: 44 213 下载量 41 浏览量 2018-08-17 16:04:53 上传评论 9 收藏 127.08MB ZIP 举报

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这是鄙人博客googlenet inception v1 v3模型训练的模型，博客地址：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/81560537

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hw2_image_classification:利用TensorFlow（TF），本作业实现了一个基于full convolution stack、inception v2 module等模块的图片分类网络，纵向共包含10层包含参数的层，采用自己搭建的卷积层。对于dset1与dset2采用同样的网络结构，分别进行训练。最终在dset1验证集（约含900张图，下同）上的Top1分类准确率约为0.52，在dset2验证集上的Top1准确率约为0.63。在K80显卡的单核上，该模型的训练速度约为205张图每秒

作业二：卷积神经网络 by charles 18/05/14 前言利用TensorFlow（TF），本作业实现了一个基于full convolution stack、inception v2 module等模块的图片分类网络，纵向共包含10层包含参数的层，采用自己搭建的卷积层。对于dset1与dset2采用同样的网络结构，分别进行训练。最终在dset1验证集（约含900张图，下同）上的Top1分

tensorflow inception_v1

TensorFlow Inception_v1 是一个深度学习模型，由Google Brain团队在2014年提出。这个模型在图像识别领域有着显著的表现，特别是在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)竞赛中取得了突破性的...

tensorflow GoogleNet 初始 V1 V2 V3 V4

- **GoogleNet V4**（Inception-v4）是Inception系列的最后一个版本，它结合了Inception-v3和ResNet（残差网络）的优点，通过残差连接解决了梯度消失问题，提高了模型的训练效果。在`tensorflow_models_nets-...

GoogLeNet（inception v1）的论文翻译

总的来说，GoogLeNet（Inception v1）是深度学习和计算机视觉领域的里程碑，它通过精心设计的网络架构，实现了深度、宽度与计算效率的平衡，为后续的深度学习模型如Inception v2、v3等奠定了基础，并推动了整个领域...

GoogLeNet_v3 pytorch代码

GoogLeNet_v3是深度学习领域中一种著名的卷积神经网络（CNN）架构，它在2015年提出，是继GoogLeNet_v1（也称为Inception-v1）之后的改进版本。GoogLeNet系列网络的设计目标是在保持模型性能的同时，降低计算复杂度和...

keras实现GoogLeNet-InceptionV1

GoogLeNet Inception v1 结构及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别环境 python3.6, keras2.2.4, tensorflow-gpu 1.12.0 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/2/3 9:56 # @Author : Zhao HL # @File

googlenet模型和参数

训练好的googlenet模型，里面包含模型文件和参数，可以直接用来测试不需训练

python+tensorflow+keras 基于Inception-v3模型迁移学习处理clatech256分类

inception_v3模型文件.rar

21个项目玩转tensorflow一书中，第三个项目所需要的模型文件inception_v3.ckpt

inception模型文件下载

inception_resnet_v2模型文件下载，由于教育部的官网不能直接下载，外网不可以直接访问，故此把自远方在CSDN上面，供大家学习，特别好用，也是目前能结束ISC比赛的最后一个模型。。里面还有比较好的inception_v3.ckpt和inception_v4.ckpt模型文件 Notes：在使用这样的模型对自己的数据集进行分类时候，别忘了对最后一层的参数冻结后，要重新训练哦

Googlenet训练花卉数据集的预测模型

这个是使用Googlenet训练花卉数据集的预测模型，可以在paddle-mobile上使用。

Tensorflow Pretrain Inception-Resnet-V2

对Inception-Resnet-V2进行Pretrain。在Scene15数据集，亲测有效。

GoogleNet 测试

Caffe训练好的模型的使用，不能够达到实时的效果，时间大致在2.5秒左右，可以参考：https://blog.csdn.net/RookieSa/article/details/83540370

Googlenet inception v1网络结构详解

总结了很多牛人的知识，解释了自己的很多疑点。

googlenet model

GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。

googlenet_weights.h5

Inception V1的特点是控制了计算量的参数量的同时，获得了非常好的性能-top5错误率6.67%, 这主要归功于GoogleNet中引入一个新的网络结构Inception模块，所以GoogleNet又被称为Inception V1(后面还有改进版V2、V3、V4...

googLeNet 深度学习四篇论文

通过不断优化Inception模块和引入新的训练策略，GoogLeNet系列模型为计算机视觉任务提供了更强大、更高效的解决方案。在实际应用中，这些模型被广泛用于图像分类、目标检测、语义分割等多个领域。

收起资源包目录

googlenet_inception_v1_v3_models.zip （8个子文件）

googlenet_inception_v1_v3_models

inception_v1

model.ckpt-8000.index 15KB

model.ckpt-8000.data-00000-of-00001 42.76MB

model.ckpt-8000.meta 15.38MB

checkpoint 310B

inception_v3

model.ckpt-10000.meta 43.24MB

model.ckpt-10000.data-00000-of-00001 92.99MB

checkpoint 339B

model.ckpt-10000.index 17KB

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统计小白er

2023-01-04

用你的文件, 也用你的ckpt转换pb的代码, 报错如下: ValueError: Node 'gradients/InceptionV3/InceptionV3/Mixed_7c/Branch_0/Conv2d_0a_1x1/BatchNorm/cond/FusedBatchNorm_1_grad/FusedBatchNormGrad' has an _output_shapes attribute inconsistent with the GraphDef for output #3: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 0 and 320. Shapes are [0] and [320]. 无法进行转换, 不知道是文件哪里的问题.