在现代机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。 1....确保下载的版本与您当前的环境兼容。 2. 下载和配置预训练模型 使用ResNet-50模型，这是一个用于图像分类的深度卷积神经网络。...以下是下载和配置ResNet-50模型的详细步骤： 2.1 下载预训练的ResNet-50模型 首先，我们需要下载预训练的ResNet-50模型。...如果直接下载预训练模型文件不方便，可以使用TensorFlow的tf.keras.applications模块直接加载ResNet-50，并保存为.pb文件。...使用预训练的ResNet-50模型进行图像分类。
COCO 预训练权重：可用于所有以基于对象的检查点（TF2 代码风格）形式提供的模型。...将特征提取器/主干网络视为特定于 TF1 或 TF2 的对象。我们将继续维护通过 tf-slim 实现的 TF1 主干网络，并引入通过 Keras 实现的 TF2 主干网络。...我们的模型依赖于 Keras 应用集合（一套由社区维护的封闭式架构）中的实现，而不是通过 Keras 来重新实现主干网络架构（例如 MobileNet 或 ResNet）。...我们利用各种分布策略，以新的 TF2 训练和导出二进制文件的形式为 TF2 模型添加了一个单独的且能够在 Eager 模式下运行的入口点。 无需更改前端配置语言。...例如，假设您有一个基于 ResNet-50 的 RetinaNet 模型配置，该模型可以使用 TF1 二进制文件进行训练。
机器之心简要地介绍了该项目，并测试了使用Inception_V1预训练模型抽取图像特征。...项目地址：https://github.com/cameronfabbri/Compute-Features 这个项目的用法非常简单，我们只需要下载项目中的预训练模型检查点，例如 Inception V1...这些预训练的卷积神经网络都在 ILSVRC-2012-CLS 图像分类数据集中训练，且它们在 ImageNet 测试集中的 Top-1 和 Top-5 准确度都在下表给出。...在使用预训练模型抽取图像特征的同时，我们还需要了解各个模型的架构与特点，这样才能更有效地利用它们抽取出来的特征向量。...如下展示了经典 Inception_V3 模型的一个 Inception 模块，卷积层都是使用 TensorFlow-Slime 实现，因此我们可以在一行中实现一个卷积层的前向传播算法。
最近，新推出了一款名叫slim的库，slim自带了许多预训练的模型，比如ResNet、VGG、Inception-ResNet-v2（ILSVRC的新赢家）等等。...而slim非常干净，用预训练的模型对Tensorflow做了轻量级的封装。 下文中会用到Tensorflow和卷积神经网络的知识。...在本文中，我们就用这个预训练的模型来给图片分类、标注和分割，映射到这1000个类别。 下面是一个图像分类的例子。图像首先要做预处理，经过缩放和裁剪，输入的图像尺寸与训练集的图片尺寸相同。...如果想得到更好的结果，我们还是需要重新训练一个模型。不管怎么说，我们得到的结果是可以用作图像标注的。 使用卷积神经网络进行图像分割，可以被看作是对输入图像的不同部分进行分类。...自带预训练模型的slim库是一款强大而灵活的工具，可以配合tensorflow使用。 http://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/69666157
分享提纲 装tensorflow-gpu,配置tf-slim环境 使用tf-slim训练自己的数据，以及将原始图像转换成 .tfrecord 数据文件 使用tf-slim加载tfrecord训练图像分类模型...使用训练好的模型对单张图像分类 GPU的选购和机器配置等 tf-slim适用于快速处理工作上大型图像数据。...tf-slim 优点 有最新的的网络实现和预训练模型，能够快速产出。谷歌把一些最新的，最重要的大型网络已经实现好了，封装在tf-slim里面，可直接调用。 标准化的数据处理模板，适用于大型数据集。...tf-slim可比作一辆整车，但是又可以拆卸，因为它把最新的网络实现和预训练模型已经写好了，既封装了 一些网络实现，又能实现精细化的操作（可改源代码）。 tf-slim 配置 ?...1、配置GPU版本的TensorFlow 2、加载tf-slim库 使用tf-slim训练自己的模型 ? 以上具体参数可在文末视频中观看。实际上用的时候，不可能和网上一样，不可能一个文件跑到底。
使用 tf-slim 库，可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类，分割) 的生产环境，快速开发初代产品。...训练图像分类模型 使用训练好的模型对单张图像分类 GPU 的选购和机器配置等 tf-slim 适用于快速处理工作上大型图像数据。...tf-slim 优点： 有最新的的网络实现和预训练模型，能够快速产出。谷歌把一些最新的，最重要的大型网络已经实现好了，封装在 tf-slim 里面，可直接调用。...tf-slim 可比作一辆整车，但是又可以拆卸，因为它把最新的网络实现和预训练模型已经写好了，既封装了 一些网络实现，又能实现精细化的操作（可改源代码）。 tf-slim 配置 ?...1、配置 GPU 版本的 TensorFlow， 2、加载 tf-slim 库 使用 tf-slim 训练自己的模型 ? 以上具体参数可在文末视频中观看。
通常，下采样主要目的是减少特征图（feature maps）的空间维度。出于这个考虑，下采样结构的使用使我们没有很大内存情况下，依然可以采用更深层的卷积的模型设计。...Deeplab使用在ImageNet上预训练的残差网络ResNet作为其主要特征提取器网络。但是，它提出了一种用于多尺度特征学习的新残差块。...正如论文中所论述的那样，最好调整logits的大小而不是 ground-truth标签以保持分辨率细节。 基于原始训练程序，我们使用从0.5到2的随机因子来放缩每张图像。...请注意，这与原始论文不同：此实现未在COCO数据集中预先训练。此外，文件中描述的一些用于培训和评估的技术尚未实施。 结果 该模型能够在PASCAL VOC验证集上获得不错的结果。...它主张在多尺度环境中使用空洞卷积进行特征学习。开源代码，可以调整模型以获得更接近原始实现的结果。
TensorFlow服务概述 TensorFlow服务架构 模型服务方法 主要目标-建立服装分类器 训练简单的CNN模型 微调预训练的ResNet-50 CNN模型 TensorFlow服务的保存模型...从头开始训练的简单CNN 微调经过预训练的ResNet-50 CNN 本文的目的是将更多的精力放在部署和服务方面，因此不会花很多时间讨论模型架构或训练和微调。...微调预训练的ResNet-50 CNN模型 迁移学习在计算机视觉和自然语言处理领域取得了空前的成功，其预训练的模型通常会从头开始胜过训练模型。...在这里，将使用ResNet-50模型，该模型通过在Fashion-MNIST数据集上进行微调而在ImageNet数据集上进行了预训练。...这证实了TF Serving将使用系统上的GPU进行推理的事实！ 模型热身 可以利用之前实现的代码来预热我们的模型。在这里，将重点放在复杂的第二CNN模型上，因此对模型2进行了预热。
该目录包含了几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的训练和测试代码。它包含脚本，允许您从头开始训练模型或从预训练（pre-train）的模型进行fine-tune。...您可以轻松地使用这些数据集进行任意模型的训练，如下所示。 我们还包括一个 jupyter notebook，它提供了如何使用TF-Slim进行图像分类的工作示例。..." 安装TF-slim图像模型库 使用TF-Slim做图片分类任务时，您同样需要安装TF-slim图像模型库，注意它并不是TF库的核心部分，所以请查看tensorflow/models，如下所示： cd...当使用与训练模型不同数量的类对分类任务进行Fine-tune时，新模型将具有与预训练模型不同的最终“logits”层。...我想使用不同的图片尺寸训练模型： 预处理功能全部以高度和宽度为参数。
这些模型以图像作为输入，并输出一个代表图像类别的数值。 通常，分类深度卷积神经网络有 4 种主要运算。卷积、激活函数、池化以及全连接层。...在我们的实现中，我们将使用完全预激活残差单元（full pre-activation Residual Unit），与标准瓶颈单元的唯一区别在于 BN 和 ReLU 激活函数的放置顺序。...在原始实现的基础上，我们使用 513 x513 的裁剪尺寸进行训练和测试。因此，使用 16 的输出步长意味着 ASPP 接收大小为 32 x32 的特征向量。...实现细节 这个实现用 ResNet-50 作为特征提取器，Deeplab_v3 采取了以下网络配置： 输出步长=16 为新的空洞残差块（block 4）使用固定的多重网格空洞卷积率（1,2,4） 在最后一个空洞卷积残差块之后使用扩张率为...最后，8252 张图像中的 10%（大约 825 张图像）用来验证，其余的图像留着训练。 注意，这与原始论文是不一样的：这次实现没有在 COCO 数据集上预训练。
该版本可在 TensorFlow 中使用 TF-Slim 对 MobileNet 模型进行定义，同样还有 16 个预训练 ImageNet 分类保存点（checkpoints）以适用于所有大小的移动项目...这些模型可以借助 TensorFlow Mobile 在移动设备上高效地运行。 ? 如上图所示，我们需要选择正确的 MobileNet 模型以符合所需的延迟和模型大小。...该版本可用 TF-Slim 对 MobileNet 模型进行定义。...而TF-slim 是用于定义、训练和评估复杂模型的 TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）轻量级高层 API。...其 Github 目录包含使用 TF-slim 训练和评估几种广泛使用的卷积神经网络（CNN）图像分类模型的代码，同时还包括脚本以允许从头开始训练模型或微调预训练模型。
(predictions, labels)在上面的例子中，我们首先创建了模型（用TF-Slim的VGG接口实现），并添加了标准的分类损失。...恢复部分模型有时我们希望在一个全新的数据集上或面对一个信息任务方向去微调预训练模型。...这个模型是在拥有1000分类的ImageNet数据集上进行训练的。但是，现在我们想把它应用在只具有20个分类的Pascal VOC数据集上。...为了能这样做，我们可以通过利用除最后一些全连接层的其他预训练模型值来初始化新模型的达到目的：# Load the Pascal VOC dataimage, label = MyPascalVocDataLoader...由于训练比较耗时，TensorFlow 提供和很多预训练模型，如 Pre-trained Models:?基于开源的预训练模型，可以在其基础上进一步应用到具体场景.
文章大纲 bert 简介 bert 文本分类参考流程 albert 简介 参考文献 bert 简介 bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果...Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型...Bert作为强有力的预训练模型，用作下游任务的常见手段包括： （1）作为特征提取器； （2）fine-tune； （3）直接pre-train bert 文本分类参考流程 albert 简介...苏剑林大神的预训练简介系列： 使用keras-bert实现文本多标签分类任务 https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/111783250 pytorch...bert： https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification 使用Bert预训练模型文本分类（内附源码）机器之心 https://www.jiqizhixin.com
TF-Slim是一个用于定义、训练和评估复杂模型的tensorflow轻量级库，在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练，如VGG、ResNet、Inception等，可直接拿来使用...本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。...路径下在https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 下载预训练的分类模型，如图 ?...基于InceptionV4实现图像分类 无废话版本，OpenCV DNN模块支持导入Inception v4模型，实现图像分类，代码演示如下: Mat img, proBlob, prob; Pointclass_number...基于InceptionV4实现特征提取 图像分类模型最后逻辑层是输出分类得分，最后一个卷积层/池化层输出的结果为图像特征数据，通过在推断时候指定该层名称就可以实现在OpenCV DNN中通过CNN网络实现图像特征提取
深度学习的应用主要包括两个部分，一是通过深度学习框架训练出模型，二是利用训练出来的模型进行预测。...VGG_16是CV领域的一个经典模型，本文档以tensorflow/models下的VGG_16为例，展示如何将TensorFlow训练好的模型转换为PaddlePaddle模型。...1.4.1.post97 git clone https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle.git cd X2Paddle/tensorflow2fluid 2.下载预训练模型...checkpoint格式 下载的模型vgg_16.ckpt仅保存了模型参数，需加载模型，并通过tf.train.Saver重新将模型保存成tensorflow2fluid支持的格式 import tensorflow.contrib.slim...infer，因此通过use_cuda参数可设置infer时是否使用GPU 转换后的模型目录中的各文件含义如下表所示， 文件 作用 mymodel.py 基于PaddlePaddle实现的模型网络结构python
本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。...专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 目录 1 DownLoad or Clone 2 数据集准备 3 代码调试 3.1 下载预训练模型 3.2 配置数据集和预训练模型路径 3.3 修改 label.txt...imwrite(save_path, img) print(save_path) i = i + 1 if _ == False: break 3 代码调试 3.1 下载预训练模型...从百度云或 GoogleDrive下载预训练模型。...目前仅支持 C3D 的预训练模型。 3.2 配置数据集和预训练模型路径 在 中配置数据集和预训练模型路径 。 这一步仅修改上图红框内的路径内容即可。
零、学习目标 本篇文章主要讲解自己的图像数据如何在TnesorFlow上训练，主要从数据准备、训练模型、验证准确率和导出模型并对图片分类。...因为ImageNet训练集上的VGG16已经包含了大量有用的卷积过滤器，使用已存在的参数不久节约时间，也有助于提高分类器的性能。...里面提供了图像分类的接口、常用的网络结构和预训练模型。...表示模型的分类准确率，Recall_5表示前5次的准确率 TensorBoard 可视化与超参数选择 使用TnesorBoard 有助于设定训练模型的方式以及超参数，命令行输入如下参数： tensorboard...三、总结 首先简要介绍了微调神经网络的基本原理，接着详细介绍了如何使用 TensorFlow Slim 微调预训练模型，包括数据准备、定义新的 datasets 文件、训练、 验证 、 导出模型井测试单张图片等
实现不同开源社区之间的合作。 基准深度学习框架的结果 下面我们来看一种 CNN 模型的训练时间和结果（预训练的 ResNet50 模型执行特征提取），以及一种 RNN 模型的训练时间。...处理 1000 张图像的平均时间（s）：ResNet-50——特征提取 加载预训练 ResNet-50 模型在末端 (7, 7) 平均池化之后裁断，输出 2048D 向量。...例如，以 TF 为后端的 Keras 拥有 channel-ordering 硬编码作为 channels-last（对于 cuDNN 不是最优的），因此指定 channels-first 意味着它将在每个批次...现在以 TF 为后端的 keras 支持原始 channels-first ordering。...当然，该项目的目的是使用速度和推断时间等指标来对比不同的框架，而不是为了评估某个框架的整体性能，因为它忽略了一些重要的对比，例如：帮助和支持、提供预训练模型、自定义层和架构、数据加载器、调试、支持的不同平台
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