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文章 2023-05-23 来自：开发者社区

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（二）

3本文方法 AdaPool这里首先介绍在池化方法中共享的操作。在一个大小为C×H×W的激活映射  中定义了局部 kernel 区域 R，其中包含C个通道，高度为H，宽度为W。为了简化表示法，省略通道维数，并假设R是尺寸为k × k的二维空间区域中激活的相对位置指标集合(即激活)。将池化输出表示为 ，对应的梯度表示为 ，其中为R区域内的坐标集。A. Inverse Distance We....

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（二）
文章 2023-05-23 来自：开发者社区

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（一）

1简介池化方法将空间输入采样到更低的分辨率。目标是通过捕捉最重要的信息和保留结构方面，如对比度和纹理，最大限度地减少信息的损失。池化操作在图像和视频处理方法中是必不可少的，包括那些基于卷积神经网络的方法。在cnn中，池化操作有助于减少计算负担，同时增加较深部分卷积的感受野。池化实际上就是所有流行的CNN架构中的一个关键组件，它们具有较低的计算和内存开销。已经提出的一系列的池化方法，每一种方法都有....

全新池化方法AdaPool | 让ResNet、DenseNet、ResNeXt等在所有下游任务轻松涨点（一）
文章 2022-01-23 来自：开发者社区

ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（大数据集）

ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（大数据集）摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用ResNet50。本文实现的算法有一下几个特点：1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。2、加载模型的预训练权重，训练时....

ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（大数据集）
文章 2022-01-23 来自：开发者社区

ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（小数据集）

摘要本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用ResNet50。通过这篇文章你可以学到：1、如何加载图片数据，并处理数据。2、如果将标签转为onehot编码3、如何使用数据增强。4、如何使用mixup。5、如何切分数据集。6、如何加载预训练模型。训练1、Mixupmixup是一种非常规的数据增....

ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（小数据集）
文章 2021-11-18 来自：开发者社区

ResNet实战：tensorflow2.0以上版本，使用ResNet50实现图像分类任务

目录摘要训练第一步 导入需要的数据包，设置全局参数第二步 加载图片第三步 图像增强第四步 保留最好的模型和动态设置学习率第五步 建立模型并训练第六步 保留训练结果，并将其生成图片完整代码：摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用ResNet50。训练第一步 导入需要的数据包，设置全局参数import ....

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