https://github.com/wmpscc/scenerecognize
AI Challenger: 对80个场景进行分类
https://github.com/wmpscc/scenerecognize
ai challenger scene-classification
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JSON representation
AI Challenger: 对80个场景进行分类
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/wmpscc/scenerecognize
- Owner: wmpscc
- Created: 2018-06-03T08:22:39.000Z (about 8 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-06-05T07:51:20.000Z (about 8 years ago)
- Last Synced: 2025-03-14T05:13:33.054Z (over 1 year ago)
- Topics: ai, challenger, scene-classification
- Language: Python
- Size: 10.7 KB
- Stars: 4
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- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# SceneRecognize
[AI Challenger](https://challenger.ai/competition/scene/subject): 对80个场景进行分类
# 模型实现
- 使用TensorFlow 的slim模块实现网络的基础结构。
- 构建深度残差网络。
# 模型特点
模型设计主要参考了VGG16和Inception-ResNet-V2的结果，并有所改进。
- 在制作TFRecord时，将输入数据尺寸统一为299x299x3
- 将激活函数变为Leaky relu 增加模型非线性能力。
- 加入BN层，可选择去掉dropout，增加模型稳定性，减少参数量
- 使用Global Pooling层替换传统的全连接dense层。
- 使用核为1x1的Conv2D替换全连接层。
- 调整网络深度，以适应当前数据集
# 设计原则
- 对于相同的尺寸的输出特征图谱，每层必须含有相同数量的过滤器
- 如果特征图谱的尺寸减半，则过滤器的数量必须翻倍，以保持每层的时间复杂度
- 直接通过卷积层（stride=2）进行下采样，网络末端以全局的均值池化层结束
# 关键代码
``` Python
net = slim.batch_norm(net, is_training=True)
```
``` Python
# Global Average Pooling
kernel_size = net.get_shape()[1:3]
if kernel_size.is_fully_defined():
net = slim.avg_pool2d(net, kernel_size, padding='VALID')
else:
net = tf.reduce_mean(net, [1, 2], keep_dims=True)
# dropout
if dropout_keep_prob != 1:
net = slim.dropout(net, dropout_keep_prob, is_training=True)
# Use conv2d instead of fully_connected layers.
net = slim.conv2d(net, 80, [1, 1])
```
# 参考文献
- [图像识别领域的深度残差学习](https://www.jianshu.com/p/f71ba99157c7)