【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...
computer vision, codenamed Inception, which derives its name from the Network in network paper by Lin et al [12] in conjunction with the famous “we need to go deeper” internet meme [1]. In our case, the word “deep” is used in two different meanings: first of all, in the sense ...
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 用卷积层让网络更深 Christian Szegedy, Google Inc. 谷歌公司 Wei Liu, University of North Carolina, Chapel Hill 北卡罗来纳大学教堂山分校 Yangqing Jia, Google Inc. 谷歌公司 Pierre Sermanet, Google Inc. 谷歌公司 ...
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。这是通过精心设计实现的,该设计允许在保持计算预算不变的同时增加网络...
[论文阅读]Going deeper with convolutions(GoogLeNet) 本文采用的GoogLenet网络(代号Inception)在2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛取得了最好的结果,该网络总共22层。 Motivation and High Level Considerations 提升深度神经网络的一个最直接的方法就是增加网络的大小。这包括增加网络的深度(网络的层数)和宽度(每一层...
深度学习论文阅读(四):GoogLeNet《Going Deeper with Convolutions》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2. Related Work 相关工作 3.Motivation and High Level Considerations 动机和高层思考 4.Architectural Details 架构细节 5.GoogLeNet 6.Training Methodology 训练方法 ...
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...
论文原文:Going deeper with convolutions 作者:Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott E Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich 摘要 我们提出了一个深度卷积神经网络架构Inception,它在ImageNet的大规模视觉识别挑战赛2014(ILSVRC14)的分类和检测上...