Convolutional neural network architectures

卷积神经网络 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 残差神经网络 视觉对象识别的认知神经科学 面子(社会学概念) 目标检测 面部识别系统 对象(语法) 计算机视觉 社会科学 社会学
作者
Shih-Chia Huang,Trung-Hieu Le
出处
期刊:Elsevier eBooks [Elsevier]
卷期号:: 201-217 被引量:3
标识
DOI:10.1016/b978-0-323-90198-7.00001-x
摘要

Convolutional neural networks (CNNs) have been widely applied to many computer vision applications such as image classification, face recognition, object detection, and so on. This chapter introduces some of the most popular CNN architectures, including LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, and ResNet. Then, it presents two scenarios of implementing Inception-v3, a CNN for computer vision. In the first scenario, we create the Inception-v3 model by using Keras Applications. In the second scenario, we employ TensorFlow Hub to build the Inception-v3 model.
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