文件名称：GoogLeNet-Inception：用于图像分类的GoogLeNet和Inception的TensorFlow实现
文件大小：9.44MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-26 23:00:19
tensorflow image-classification inception cifar googlenet
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
【文件预览】：
GoogLeNet-Inception-master
----.gitignore(1KB)
----data()
--------IMG_7940.JPG(2.69MB)
--------cifar()
--------000000000724.jpg(127KB)
--------imageNetLabel.txt(31KB)
--------ILSVRC2017_test_00000004.jpg(64KB)
--------000000000285.jpg(328KB)
--------000000001584.jpg(135KB)
--------ILSVRC2017_test_00000014.jpg(33KB)
--------000000003845.jpg(160KB)
--------ILSVRC2017_test_00000005.jpg(75KB)
--------IMG_4379.jpg(1.09MB)
--------IMG_7940.jpg(2.69MB)
--------000000032081.jpg(143KB)
--------cifarLabel.txt(59B)
----src()
--------nets()
--------__init__.py(0B)
--------models()
--------utils()
--------helper()
--------dataflow()
----LICENSE(1KB)
----fig()
--------2.png(338KB)
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--------1.png(327KB)
--------train_lc.png(19KB)
--------arch.png(99KB)
--------4.png(781KB)
--------valid_lc.png(23KB)
----examples()
--------loader.py(5KB)
--------inception_pretrained.py(2KB)
--------inception_cifar.py(6KB)
----README.md(8KB)