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图像分类任务不用冷启动PaddlePaddle一口气发布十大预训练模型

发布时间:2019-06-12 04:28 来源:未知 编辑:admin

  PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时,也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中,已发布了目标检测Faster-RCNN、MobileNet-SSD、PyramidBox和场景文字识别CRNN-CTC、OCR Attention共计5个预训练模型。近期,在图像分类领域,PaddlePaddle一口气发布了四个系列共十个预训练模型,丰富扩充了预训练模型库,助力用户提高构建模型的效率,大大减轻“炼丹”的烦恼。

  针对亟需在移动端应用深度学习技术的需求,MobileNet v1在存储空间和能耗低的地方表现优秀,在损失精度很小的情况下,计算量,存储空间,准确率方面都有明显提升。

  ResNet创新性的提出了残差结构,一举在ILSVRC2015比赛中取得冠军,top5错误率为3.57%。斯坦福大学的Joyce Xu将ResNet称为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构之一。

  VGGNet是牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研发一种深度卷积网络,2014年在ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。

  您可以在他们的基础上进行开发,省却自己训练参数的过程,具体加载方式参考使用说明书。

  在PaddlePaddle的模型库中已经包含了最新的相关训练代码,经过简单的配置与加载,即可快速部署研发,首先请安装最新版的PaddlePaddle并且下载PaddlePaddle模型库:

  使用之前在ImageNet数据集上训练的预训练模型,可以直接使用相应的结构和权重,将它们应用到您正在面对的问题上。

  可以看到一个Released models的表格。在表格的model一列是模型的名称,这个名称是一个超链接,链接对应的是这个模型的预训练权重下载地址,点击模型名称即可下载相应的预训练模型。

  运行train.py, 通过指定 pretrained_model= 下载好的预训练模型路径,加载相应预训练模型进行训练。

  对于想学习算法或者尝试现有框架的人来说,使用预训练模型能够提供很好的帮助。因为时间与计算量方面的诸多限制,不方便随时从头开始训练一个模型,这也正是预训练模型存在的原因。您可以运用预训练作为基准来改进现有模型,或者根据它测试自己的模型。

  年后PaddlePaddle还会继续发布几组新的图像分类预训练模型(包括GoogleNet,MobileNetV2,ShuffleNet系列等),敬请期待,也欢迎大家留言告诉我们您最期待的预训练模型。

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