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基于视觉的战斗检测监视摄像机（Vision-based Fight Detection from Surveillance Cameras）
基于视觉的战斗检测监视摄像机（Vision-based Fight Detection from Surveillance Cameras） 基于视觉的动作识别是计算机视觉和模式识别最具挑战性的研究 课题之一。 它的具体应用，即从公共区域、监狱等的监控摄像头中检 测打架事件，是为了迅速控制这些暴力事件。本文针对16.常见的预训练网络模型
常见的预训练网络模型 在imageNet上预训练过的用于图像分类的模型： VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 InceptionResNetV2 Xception MobileNet MobileNetV2 DenseNet NASNet 具体查看 https://keras.io/zh/applications/ 现在最高的是 Xception论文阅读 || 语义分割系列 —— deeplabv3+ 详解
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 1 deeplabv3+ 概述 deeplabv3的缺点： 预测的feature map 直接双线性上采样16倍，到期望的尺寸，这样会 细节信息不够 deeplabv3+的特点： 使用了 【encoder-decoder】（高层特征提供语义，decoder逐步回复边界信息）：提升了分割效果的语义分割之deeplab v3+
概述 deeplab v3+是deeplab系列中最新内容，也是当前最流行的语义分割算法，本篇文章主要记录的是个人在学习deeplab v3+过程中的一些收获以及个人对该算法的理解。 首先我们先简单回顾下deeplap v3 相关的创新点以及不足。在上一讲的时候我们讲到v3相比v2创新点主要有四个方面，首先它Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
核心贡献：从Inception的思想：剥离时序卷积和空域卷积 得到启发，提出了Xception（Extreme Inception），希望能彻底解耦二者。 其他贡献： 本文提供了关于Inception的一种解释。 讨论了与现有深度可分离卷积的区别，并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化。 在两个图像分类数据库Keras - 加载预训练模型并冻结网络的层
目录 加载预训练模型： 冻结网络层： 冻结预训练模型中的层 加载所有预训练模型的层 在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。ResNet, VGG, Xception等等... 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了，训练自己的图像分类器的详细过程（Xception，cifar10）
这两天肺炎传的特别快，搞得人心惶惶的。。。会不会学完后人类都快没了 下文中的keras默认是tf.keras from tensorflow import keras import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt 数据集处理 目标分类数据集： cifar10 引用方式： (x_train, y_train), (x_test轻量级网络 Inception, Pointwise Conv, Group Conv, Depthwise Conv, Bottleneck, Xception, MobileNet, Shuffe
1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络，纳尼？！好吧，不限于轻量级 2. Xception 2.1 Extreme Inception 2.2 Xception 3. MobileNet 3.1 MobileNet V1 3.2 MobileNet V2 3.3 MobileNet V3 4. ShuffeNet 4.1 ShuffeNet V1 Shuffe units Network Architecture Experimen轻量化卷积神经网络模型总结by wilson（shffleNet,moblieNet,squeezeNet+Xception）
一、简介 主要参考博客：纵览轻量化卷积神经网络 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32746221 1， SqueezeNet: SqueezeNet对比AlexNet能够减少50倍的网络参数，但是却拥有相近的性能。SqueezeNet主要强调用1x1的卷积核进行feature map个数的压缩，从而达到大量减少Xception翻译
论文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357 算法详解： Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进，主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作。