内容概要：本文介绍了一种改进的U-Net神经网络架构——UNetWithInceptionCBAM。该模型融合了Inception模块和CBAM（通道注意力机制和空间注意力机制），增强了对图像特征的捕捉能力。具体来说，Inception模块通过多尺度卷积提取不同尺度的特征，而CBAM则通过对通道和空间维度进行加权，突出重要特征并抑制不重要的特征。网络由编码器（下采样路径）和解码器（上采样路径）组成，每个阶段都包含了DoubleConv或InceptionModule，并应用CBAM进行特征增强。最终通过OutConv输出预测结果。; 适合人群：具备深度学习基础知识，尤其是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①医学影像分割任务，如CT、MRI等图像的病变区域检测；②遥感图像处理，如土地覆盖分类、目标检测等；③自然图像分割，如自动驾驶中的道路分割、行人检测等。; 阅读建议：本文提供了详细的代码实现，建议读者在理解U-Net基本原理的基础上，逐步研究Inception模块和CBAM的作用，结合实际数据集进行实验，观察不同组件对模型性能的影响。同时，可以尝试调整参数（如reduction_ratio、kernel_size等），以优化模型效果。

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

Google/TensorFlow已训练的模型数据 inception_v4 代码请参考: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim

深度学习常用网络,其中包括inception-v1,inception-v2,inception-v3,vgg,resnet,在google上资源下载比较慢

Inception v1原版论文，已标注重点

GoogLeNet（inception v1）的论文翻译

使用inception思想改进残差块，进行特征提取的图像超分算法。在Set5测试集上最高可达37.4db

Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2),本项目将采用深度学习的方法，搭建一个水果分类识别的训练和测试系统，实现一个简单的水果图像分类识别系统。目前，基于ResNet18的水果分类识别，支持262种水果分类识别，在水果数据集Fruit-Dataset上，训练集的Accuracy在95%左右，测试集的Accuracy在83%左右，骨干网络，可支持googlenet, resnet[18,34,50], inception_v3，mobilenet_v2等常用模型: 【原文地址】《Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126411788

weights-inception-2015-12-05-6726825d.pth

盗梦空间-v3-cifar10 基于 。 安装 拉Docker镜像 $ docker pull tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 $ docker run -it --name {docker-name} tensorflow/tensorflow:1.7.0-py3 /bin/bash 拉GitHub存储库 ~# apt-get update ~# apt-get install git ~# git clone https://github.com/PJunhyuk/inception-v3-cifar10 下载数据集 ~/inception-v3-cifar10# python download_and_convert_data.py --dataset_name=cifar10 --dataset_dir="/tmp/data/cifar10" 用法