【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...
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 that...
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 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 ...
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...
Going Deeper with Convolutions 摘要 我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014(ILSVRC14)上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构,并在分类和检测上取得了新的最好结果。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计,我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优...
Inception的名字来源于盗梦空间中『we need to go deeper』的梗,而架构是受『Network in network』的启发而来。 2 相关工作 从LeNet-5开始,CNN的发展倾向于堆叠更多的层,增加层的大小,同时使用dropout来避免过拟合。Inception model受『primate visual cortex』的启发,使用一系列固定的尺寸不一的盖波滤波器来处理多...