【GoogLeNet】Going deeper with convolutions中文版论文 摘要 1 引言 2 相关工作 3 动机与高层次考量 4 架构细节 5. GoogLeNet 6 训练方法 7 ILSVRC 2014 分类挑战的设置与结果 我们的挑战参与方式: 最终结果: 8 ILSVRC 2014 目标检测挑战的设置与结果 GoogLeNet 的检测方法: 使用集成模型: 结果和比较: 9 结论...
《GoogLeNet-Going deeper with convolutions》是Google公司Inception系列的开山之作,在这篇文章中首次提出了Inception模块,后面的Inception v2&v3、Inception v4也是在这篇文章的基础上改进的。GoogLeNet是2014年ILSVRC挑战赛冠军,将Top5 的错误率降低到6.67%,是一个22层的深度网络。代码实现将放在本文末尾。 前言 作者...
[论文阅读] Going Deeper with Convolutions 一般来说更深的网络具有更好效果,更深的网络也面临两个问题。 更深的网络拥有更多的参数,更容易过拟合。 更深的网络对计算的要求也更高。 针对上述问题的一个解决方法就是使用稀疏连接(convolutional layer),而不是dense connection。 此外,同一类的物体在不同图片中...
Going Deeper with Convolutions导读 DeeperwithConvolutions这句话是出自一部电影,这里的deeper有两个含义,一个是它引入了Inception架构相比于传统网络中的单元更加复杂更加深刻,另一个就是基于对计算资源利用效率...读GoingDeeperwithConvolutions这篇论文的时候总是感到一头雾水,此文的目的就是想给这篇论文一个导读...
Going Deeper with Convolutions Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the new state of the art for classification and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture...
深度学习研究理解11:Going deeper with convolutions http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43635575 本文是Google公司的Christian Szegedy等大牛们于2014年提出的“深深”的网络,其中提出了很多新颖的结构和想法;并在ILSVRC2014中,获得了分类和检测第一的好成绩。
Going Deeper with Convolutions 论文下载 https://volctracer.com/w/BX18q92F 论文作者 Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich 内容简介 这篇论文提出了一种深度卷积神经网络架构，代号为Inception（也称...
Going deeper with convolutions——Googlenet论文翻译 Going deeper with convolutions 摘要 在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014(ILSVRC14)上我们提出了一种代号为 " Inception " 的深度卷积神经网络结构,且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。这是通过精心设计...
在本文中,我们将关注一个高效的计算机视觉深度神经网络架构,代号为Inception,它的名字来自于Lin等人[12]网络论文中的Network与著名的“we need to go deeper”网络迷因[1]的结合。在我们的案例中,单词“deep”用在两个不同的含义中:首先,在某种意义上,我们以“Inception module”的形式引入了一种新层次的组织方式...