bvlc_googlenet.caffemodel，-bvlc_googlenet.prototxt，synset_words

bvlc_googlenet.caffemodel的结构文件，配合model一起使用

GoogLeNet文件

近年来，目睹了卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。

调用python接口运用googlenet进行图像识别，代码可以改了路径直接用~~~~~~~~~~~~

OpenCV3.3深度神经网络(DNN)模块中使用GoogleNet模型实现图像分类所需求的三个文件-bvlc_googlenet.caffemodel，-bvlc_googlenet.prototxt，synset_words

heatープラーニング∞CheatSheet深度学习の実装提示（WiP）ノック作るのが大変になってきたのでTips集に変更しました【注意】このページを利用して，または关して生じた事に关しては，私は一切责任を负いません。
すべて本人责任でお愿い致します。
あくまで个人の趣味で作成しているものですPRは受け付けてますが，実装の依頼などは一切受け付けていませんので，そこをご理解顶けた方のみご利用下さいもしこれがみなさんのお役に立ったらGithub赞助商になってください！有关Study-AI株式会社様のAI実装検定のシラバスに使用していただくことになりました！（画像处理100本ノックも）Study-AI株式会社様ではAIスキルを学ぶ検定コ施されてるので，兴味ある方はぜひ受けることをお勧めします！てものコンテンツを作成されており，AIを学ぶ上でとても参考になります！画像处理100本ノック!!）代号模型方法码VGG16，192014年GoogLeNet-v1ResNet2015年ResNeXt2016年Xception2016年密集网络121、169

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。