GoogLeNet和VGG是2014年ImageNet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper。跟VGG不同的是,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不是像VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架,该模型虽然 有22层,但大小却比AlexNet和VGG都小很多,性能优越。参考:cnblogs.com/Allen-rg/p/ 9.4 使用了比AlexNet更为激进的...
class BasicConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, **kwargs): super(BasicConv2d, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, **kwargs) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.re...
正如文章中所写，增加网络宽度的好处，来源于不同尺度的卷积核并联，从而实现了对multi-scale特征的利用...
另外,我们在每一个单独的卷积层上也作了一些工作(“with intuitions gained from the Hebbian principle”),使得在增加网络深度的情况下,依然可以控制参数的数量和计算量,这都是一些很有趣的方向。 Detection:个人觉得,在detection上最有意思的工作应该是ILSVRC2013以后,Jeff Donahue和Ross Girshick(和我在Berkeley同一...
目的: 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题: 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题: (1)参数增加,数据不足的情况容易导致过拟合 (2)计算资源要求高,而且在训练过程中会使得很多参数趋向于0,浪费计算资源。 解决方法: 使用稀疏连接替代稠密结构。 理论依
论文精读与分析:Inception V1:Going Deeper with Convolution 谭庆波 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术博士在读 10 人赞同了该文章 作者:独孤呆博 原文:https://blog.csdn.net/dugudaibo/article/details/87924748 Abstract 我们提出了一种名为 Inception 的深度卷积网络结构,它在 ILSVRC14 的分类和检测任务上达...
目前，目标检测的领先方法是Girshick等人 [6] 提出的Regions with Convolutional Neural Networks (R-CNN)...
《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。
【GoogLeNet】Going deeper with convolutions中文版论文 源自专栏《Python床头书、图计算、ML DL目录(持续更新)》 摘要 我们提出了一种代号为 Inception 的深度卷积神经网络架构,该架构在 2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC14) 中创造了分类和检测任务的新标准。 该架构的主要特点是网络内部计算资源的优化利...
【网络结构】GoogLeNet inception-v1:Going deeper with convolutions论文笔记 @ 目录 0. 论文链接 1. 概述 2. inception 3. GoogleNet 参考链接 0. 论文链接 1. 概述 GoogLeNet是谷歌团队提出的一种大体保持计算资源不变的前提下,通过精妙的设计来增加网络的深度和宽度,基于Hebbian法则和多尺度处理来进行...