Inception-ResNet v1的计算成本与Inception v3类似。 Inception-ResNet v2的计算成本与Inception v4类似。 它们有不同的主干,如Inception v4部分所示。 两个子版本对于模块A,B,C和Reduction Blocks具有相同的结构。唯一的区别是超参数设置。在本节中,我们将只关注结构。有关确切的超参数设置,请参阅该文章(图像为Inc...
④Inception-ResNet-v2网络的35×35→17×17和17×17→8×8图缩减模块A、B: 图6.4:Inception-ResNet-v2网络的图像缩减模块A、B Inception-ResNet v1 、v2与Inception对比 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...
(inception-resnet有v1和v2两个版本,v2表现更好且更复杂,这里只介绍了v2)。 1、在Inception v3的基础上发明了Inception v4,v4比v3更加复杂,复杂到不可思议 2、结合ResNet与GoogLeNet,发明了Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2,其中Inception-ResNet-v2效果非常好,但相比ResNet,Inception-ResNet-v2的复杂...
而在inception-resnet-v2与inception v4的对比中,inception-resnet-v2的训练速度更块,而且结果比inception v4也更好一点。所以最后胜出的就是inception-resnet-v2。
图15是Inception-ResNet-v1 和 Inception-ResNet-v2的总网络图,与Inception v4相比只是Inception-resnet块的数量不一样。 3种Inception-resnet块,最后都用1*1提升维度(更宽),都加入了ResNet的直连结构(更深,收敛更快) Inception-resnet-A,3*3,都是32通道,卷积核的通道小 ...
Inception-ResNet-v1与Inception-ResNet-v2的结构相似,其区别主要在于一个层次更深更复杂,对应的参数也更多,能够达到更高的精度,具体细节可自行查阅论文,链接在开始已经给出。 论文中还提到了几个点: 1.在Inception-resnet层末尾都会有Conv1用来提升维度,这是很必要的,因为我们为了减少Inception的计算量会使用1x1卷...
35x35变为17x17模块,即Reduction-A : 17x17变为8x8模块,即Reduction-B : Inception-ResNet V1和V2基本结构相同,细节不同 Inception-ResNet-v1的Stem模块: Inception-ResNet-v2和Inception-v4使用相同的Stem模块,Inception-resnet是细节不同的残差模块。
GoogLeNet Inception ResNet V2 relu block """ norm = BatchNormalization()(input) return Activation("relu")(norm) def inception_resnet_stem(input_shape, small_mode=False): input_layer = input_shape if small_mode: strides = (1, 1)
Inception-Resnet_v1所用的C模块 最后下面为inception-resnet v1的网络输入模块,注意它与inception v4和inception-resnet v2的并不相同。 Inception-Resnet_v1网络输入模块 inception-resnet v2 相对于inception-resnet v1而言,v2主要被设计来探索residual learning用于inception网络时所极尽可能带来的性能提升。因此它...