本文简要介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 和 Inception v3、Inception v4 和 Inception-ResNet。它们的计算效率与参数效率在所有卷积架构中都是顶尖的，且根据 CS231n 中所介绍的，Inception V4 基本上是当前在 ImageNet 图像分类任务 Top-1 正确率最高的模型。Inception 网络是 ...
InceptionV3 网络是由 Google 开发的一个非常深的卷积网络。2015年 12 月, Inception V3 在论文《Rethinking the Inception Architecture forComputer Vision》中被提出,Inception V3 在 Inception V2 的基础上继续将 top-5的错误率降低至 3.5% 。Inception V3对 Inception V2 主要进行了两个方面的改进。首先,Incepti...
深度神经网络Google Inception Net-V3结构图 前言 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,...
with slim.arg_scope(inception_v3_arg_scope()): # scope中包含了batch normalization默认参数,激活函数和参数初始化方式的默认值 logits, end_points = inception_v3(inputs, is_training=False) # inception_v3中传入inputs获取里logits和end_points init = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部模型...
InceptionNet-V3简介，其首发于2014年ILSVRC竞赛，以6.67%的top-5错误率位列第一，引发轰动。继InceptionNet后，2016年之前共推出4个版本。InceptionV3尤为关键，其核心思想在于简化局部密集部分以逼近最优稀疏结构。2015年，InceptionV2在前代基础上，将top-5错误率降至4.8%，并采纳VGGNet设计，采用两...
Inception Net v3 整合了前面 Inception v2 中提到的所有升级,还使用了: RMSProp 优化器;Factorized 7x7 卷积;辅助分类器使用了 BatchNorm;标签平滑(添加到损失公式的一种正则化项,旨在阻止网络对某一类别过分自信,即阻止过拟合)。 摘要 对许多任务而言,卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心。从2014年开始,...
Inception Net v3 整合了前面 Inception v2 中提到的所有升级,还使用了: RMSProp 优化器; Factorized 7x7 卷积; 辅助分类器使用了 BatchNorm; 标签平滑(添加到损失公式的一种正则化项,旨在阻止网络对某一类别过分自信,即阻止过拟合)。 Inception v4 Inception v4 和 Inception -ResNet 在同一篇论文《Inception-v4...
Inception Net v3 包含了针对 Inception v2 所述的所有升级，并且增加使用了以下内容： RMSProp 优化器。 分解为 7x7 卷积。 辅助分类 BatchNorm。 标签平滑（添加到损失公式中的正则化组件类型，防止网络过于准确，防止过度拟合。）Inception v4 Inception v4 和 Inception-ResNet 被介绍在同一篇论文。为了清晰起见，...
Inception V3网络(注意,不是module了,而是network,包含多种Inception modules)主要是在V2基础上进行的改进,特点如下: 将滤波器尺寸(Filter Size)较大的卷积分解成若干滤波器尺寸较小的卷积。根据作者在论文中提出的optimization ideas,大卷积总可以被分解成3*3卷积层序列,而且需要的话还可以进一步分解成更小的卷积,如...
FID分数是在IS基础上的改进,同样也是基于Inception Net-V3。FID与IS的不同之处在于,IS是直接对生成图像进行评估,指标值越大越好;而FID分数则是通过对比生成图像与真实图像来产生评估分数,计算一个“距离值”,指标值越小越好。以下是定义。 定义 FID并不使用Inception Net-V3的原本输出作为依据,它删除模型原本的输出...