Python-Keras实现Inceptionv4InceptionResnetv1和v2网络架构

Keras实现Inception-v4, Inception - Resnet-v1和v2网络架构

from keras.layers import Input merge Dropout Dense Lambda Flatten Activation
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D Convolution2D AveragePooling2D
from keras.models import Model

from keras import backend as K

import warnings
warnings.filterwarnings（‘ignore‘）

“““
Implementation of Inception-Residual Network v1 [Inception Network v4 Paper]（http://arxiv.org/pdf/1602.07261v1.pdf） in Keras.

Some additional details:
[1] Each of the A B and C blocks have a ‘scale_residual‘ parameter.
    The scale residual parameter is according to the paper. It is however turned OFF by default.

    Simply setting ‘scale=True‘ in the create_inception_resnet_v1（） method will add scaling.
“““


def inception_resnet_stem（input）:
    if K.image_dim_ordering（） == “th“:
        channel_axis = 1
    else:
        channel_axis = -1

    # Input Shape is 299 x 299 x 3 （tf） or 3 x 299 x 299 （th）
    c = Convolution2D（32 3 3 activation=‘relu‘ subsample=（2 2））（input）
    c = Convolution2D（32 3 3 activation=‘relu‘ ）（c）
    c = Convolution2D（64 3 3 activation=‘relu‘ ）（c）
    c = MaxPooling2D（（3 3） strides=（2 2））（c）
    c = Convolution2D（80 1 1 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（c）
    c = Convolution2D（192 3 3 activation=‘relu‘）（c）
    c = Convolution2D（256 3 3 activation=‘relu‘ subsample=（22） border_mode=‘same‘）（c）
    b = BatchNormalization（axis=channel_axis）（c）
    b = Activation（‘relu‘）（b）
    return b

def inception_resnet_A（input scale_residual=True）:
    if K.image_dim_ordering（） == “th“:
        channel_axis = 1
    else:
        channel_axis = -1

    # Input is relu activation
    init = input

    ir1 = Convolution2D（32 1 1 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（input）

    ir2 = Convolution2D（32 1 1 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（input）
    ir2 = Convolution2D（32 3 3 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（ir2）

    ir3 = Convolution2D（32 1 1 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（input）
    ir3 = Convolution2D（32 3 3 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（ir3）
    ir3 = Convolution2D（32 3 3 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（ir3）

    ir_merge = merge（[ir1 ir2 ir3] concat_axis=channel_axis mode=‘concat‘）

    ir_conv = Convolution2D（256 1 1 activation=‘linear‘ border_mode=‘same‘）（ir_merge）
    if scale_residual: ir_conv = Lambda（lambda x: x * 0.1）（ir_conv）

    out = merge（[init ir_conv] mode=‘sum‘）
    out = BatchNormalization（axis=channel_axis）（out）
    out = Activation（“relu“）（out）
    return out

def inception_resnet_B（input scale_residual=True）:
    if K.image_dim_ordering（） == “th“:
        channel_axis = 1
    else:
        channel_axis = -1

    # Input is relu activation
    init = input

    ir1 = Convolution2D（128 1 1 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（input）

    ir2 = Convolution2D（128 1 1 activation=‘relu‘ border_mode=‘same‘）（input）
    ir2 = Convolution2D（128 1 7 activation=‘relu‘ borde

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件        7833  2017-02-03 06:35  titu1994-Inception-v4-af62d6f\inception_resnet_v1.py
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     文件        6714  2017-02-03 06:35  titu1994-Inception-v4-af62d6f\inception_v4.py
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