Google Inception Net在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)中取得第一名,该网络以结构上的创新取胜,通过采用全局平均池化层取代全连接层,极大的降低了参数量,是非常实用的模型,一般称该网络模型为Inception V1。随后的Inception V2中,引入了Batch Normalization方法,加快了训练的收敛速度。
参考链接:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/51052847 http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394#googlenet-inception-v2 5、Inception——ResNet V1 & Inception——ResNet V2 四、整体架构代码实现 GoogLeNet.py文件实现Inception v3网络前向传播过程以及网络的参数: (一)slim应用介绍...
同一时期的VGGNet性能和Inception V1差不多,但是参数量也是远大于Inception V1。 Inception Module是GoogLeNet的核心组成单元。结构如下图: Inception Module基本组成结构有四个成分。1*1卷积,3*3卷积,5*5卷积,3*3最大池化。最后对四个成分运算结果进行通道上组合。这就是Inception Module的核心思想。通过多个卷积核...
Inception-ResNet v1 和 v2 受 ResNet 的优越性能启发，研究者提出了一种混合 inception 模块。Inception ResNet 有两个子版本：v1 和 v2。在我们分析其显著特征之前，先看看这两个子版本之间的微小差异。Inception-ResNet v1 的计算成本和 Inception v3 的接近。Inception-ResNetv2 的计算成本和 Inception v4...
下图是其网络图: Xception 是在inception v3基础上结合mobilenet和resnet提出的改进。传统的模块如下: 添加mobilenet中的思想,改进如下: 也就是先进行1x1卷积,然后对每一个通道的feature map分别采取3x3卷积,最后进行concat。 在此模块基础上,添加resnet结构,故Xception网络结构图如下: ...
作者在ImageNet实验中,根据1000个classes将K取为1000,所以u(k)=1/1000。另外, 取为0.1。使用LSR后给网络带来的性能提升如Table 3所示: 4. Inception-v2 综合上述4种优化思想,就有了如下的Inception-v2网络,该网络的具体结构参见Table 1: 需要注意的是,作者将传统的7*7卷积分解成了3个3*3卷积;网络中Inceptio...
Inception V4相比V3主要是结合了微软的ResNet. 图1 inception v4 网络结构图 图2 Inception-resnet-v1的结构图 图3 Inception-resnet-v2的结构图 作者们在训练的过程中发现,如果通道数超过1000,那么Inception-resnet等网络都会开始变得不稳定,并且过早的就“死掉了”,即在迭代几万次之后,平均池化的前面一层就...
同时还设计了一个更深更优化的Inception v4模型,能达到与Inception-ResNet v2相媲美的性能 GoogLeNet: Inception-v3结构: (图中框住的地方应为5层) 1*1 conv的作用: 简单说,是特征降维,是feature pooling,filter space的transform。这种跨特征层的级联结构,可以有助于不同特征层间的空间信息交互。论文中语:”Th...