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【狗狗分类项目】（1）VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3、Xception选择
1、keras中的application介绍
中文keras文档地址：keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/
主要有7个application：
本文主要对前5个进行比较分析。
2、VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3、Xception5种模型，迁移学习后的测试准确率对比
（1）VGG16
VGG16默认输入图片：224*224
（2）VGG19
VGG19默认输入图片：224*224
（3）ResNet50
ResNet50默认输入图片：224*224
keras中模型：
bottleneck：
（4）Inception
Inception默认输入图片：299*299
keras中模型：
bottleneck:
（5）Xception
Xception默认输入图片：299*299
keras中模型：
bottleneck:
3个bottleneck提取函数：
可以发现，ResNet50, Xception, InceptionV3这三个模型准确率都达到80%以上，因此决定采用这三种中的2种或3种联合特征进行检测。
参考文章：
1、VGG16 2、VGG19 3、ResNet50 4、Inception V3 5、Xception介绍——迁移学习
DogBreed_gluon
版权声明：本文标题：【狗狗分类项目】（1）VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3、Xception选择 内容由林淑君副主任自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.xiehuijuan.com/baike/1686520483a77016.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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