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inception_v3预训练权重文件,已去除网络尾部,可根据自己需要进行迁移训练。
最近，Tensorflow添加了一些新的功能，现在我们可以扩展API来确定感兴趣的对象的像素和像素位置。要在图像上测试这个模型，你可以利用在Tensorflow网站上共享的代码。我们测试了他们最轻量级
github上下载的资源。方便大家参考。可以使用这里面的与训练模型，进行自己模型的训练
inception_v3__tf_kernels.h5在imagenet的与训练权重下载
inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop_update Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Pyt
inception-v4_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 2.0版本
SI_NI_FGSM预训练模型第二部分,包含INCEPTION网络,INCEPTIONV2, V3, V4
Fréchet Inception Distance (FID score) in PyTorch所需模型文件。
tensorflow_inception_graph.pb是实现deepdream的必须文件
IncepText:ANewInception-TextModulewithDeformablePSROIPoolingforMulti-OrientedSceneTextDetection
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