xception专题
常见的神经网络模型 AlexNet,VGGNet,GoogleNet,resNet,inceptionV3,Inception-v4,xception等论文下载链接
LeNet 1986 AlexNet 2012 http://pan.baidu.com/s/1NpEG2，作者:Alex Krizhevsky,Ilya Sutskever,Geoffrey E.Hinton VGGNet 2014 https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 6.8% test error,作者:Karen Simonyan,Andrew Ziss
《论文翻译》Xception
目录 深度可分离网络-Xception 注释1. 摘要2. 介绍3. Inception假设4. 卷积和分离卷积之间的联系4. 先验工作5. Xception 架构6. 个人理解单词汇总 深度可分离网络-Xception 注释 本系列《论文翻译》仅代表个人观点目的提高英文阅读能力错误之处较多，欢迎读者修正，在此感谢 1. 摘要 我们提出了一种关于inception的解释，其介于正常卷积
人工智能|深度学习——基于Xception实现戴口罩人脸表情识别
一、项目背景 近年来，随着人工智能技术的不断发展，人脸表情识别已经成为了计算机视觉领域中的重要研究方向之一。然而，在当前的疫情形势下，佩戴口罩已经成为了一项必要的防疫措施，但是佩戴口罩会遮挡住人脸的部分区域，给表情识别带来了一定的挑战。 目前，已经有很多关于没有遮挡人脸的表情识别的技术研究，例如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。这些技术已经取得了不错的成果
Xception模型详解
简介 Xception的名称源自于"Extreme Inception"，它是在Inception架构的基础上进行了扩展和改进。Inception架构是Google团队提出的一种经典的卷积神经网络架构，用于解决深度卷积神经网络中的计算和参数增长问题。 与Inception不同，Xception的主要创新在于使用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来
基于InceptionV2/InceptionV3/Xception不同参数量级模型开发构建中草药图像识别分析系统，实验量化对比不同模型性能
最近正好项目中在做一些识别相关的内容，我也陆陆续续写了一些实验性质的博文用于对自己使用过的模型进行真实数据的评测对比分析，感兴趣的话可以自行移步阅读即可： 《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》 《图像识别模型哪家强？19款经典CNN
深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。 上一篇讲了深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——Maxout Networks，Network In Network，Global Average Pooling，本篇讲一讲Google的Inception系列
无需数学背景，读懂ResNet、Inception和Xception三大变革性架构
教你读懂三大网络结构。无需数学背景，读懂ResNet、Inception和Xception三大变革性架构 选自Medium 作者：Joyce Xu 机器之心编译 参与：Pandas 神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步，斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构： ResNet、Inception 和 Xcept
轻量化网络（四）Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
论文链接 Pytorch实现 Tensorflow实现 Xception是2017年由Keras作者和谷歌著名人工智能专家Francois Chollet提出，是在 Inception modules 进行改进。Xception和Inception V3相比，网络参数并没有增加，只是更加合理得使用了参数导致了性能的提升。 一、The Inception hypothesis 在Figure 1中
Pytorch实现表情识别卷积神经网络网络：mini_Xception
论文阅读总结：Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification–O Arriaga 复现代码地址：thgpddl/mini_Xception 首先，论文中没有给出网路结构等细节，使用官方代码中得到了，但是基本上都是常规的卷积、BN、ReLU等层。 1、网络结构 从结构上，主要分成ba
AI：63-基于Xception模型的服装分类
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是也有幸遇见不少优秀的伙伴，很荣幸。 ✨✨✨ 每一个案例都附带有代码，在本地跑过的代码，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中