GoogLeNet Inception:用于图像分类的GoogLeNet和Inception的TensorFlow实现 源码
GoogLeNet用于图像分类 TensorFlow的实现一起(CVPR'15)。 该存储库包含使用预训练模型进行自然图像分类的示例,以及从头开始在数据集上训练Inception网络(测试集的准确度为93.64%)。 可以从 下载CIFAR-10上的预训练模型。 本文的GoogLeNet架构: 要求 Python 3.3以上 实施细节 GoogLeNet模型在定义。 Inception模块在定义。 使用预训练模型进行图像分类的示例在 。 在example ,有一个在CIFAR-10上从头开始训练网络的 。 用于测试预训练模型 重新缩放图像,使最小边等于224,然后再输入模型。 这
文件列表
GoogLeNet-Inception-master.zip
(预估有个83文件)
GoogLeNet-Inception-master
.gitignore
1KB
data
IMG_7940.JPG
2.69MB
cifar
horse3.png
2KB
ship3.png
2KB
deer2.png
2KB
truck4.png
2KB
automobile1.png
2KB
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