图上部是 Inception-ResNet v1 的 stem。图下部是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem。（图源：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf）它们有三个主要的 Inception 模块，称为 A、B 和 C（和 Inception v2 不同，这些模块确实被命名为 A、B 和 C）。它们看起来和 Inception v2（或 v3）...
inception-resnet-v2中的reduction模块(分别为reduction A reduction B) 最终得到的Inception-ResNet-v2网络结构如图(stem模块同inception v4)。 经过这两种网络的改进,使得模型对图像识别的错误率进一步得到了降低。Inception、resnet网络结果对比如表所示。 如表,Inception V4与Inception-ResNet-v2网络较之前的网络,误差...
2.1 Inception-resnet-v1的组成模块 图2.1.1 图2.1的stem和Inception-ResNet-A部分结构图 图2.1.2 图2.1的Reduction-A和Inception-ResNet-B部分结构图 图2.1.3 图2.1的Reduction-B和Inception-ResNet-C部分结构图 2.2 Inception-resnet-v2的组成模块 图2.2.1 图2.1的stem和Inception-ResNet-A部分结构图 图2...
这里的 stem 参考了在引入 Inception 块之前执行的初始运算集。 图上部是 Inception-ResNet v1 的 stem。图下部是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem。(图源:https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf) 它们有三个主要的 Inception 模块,称为 A、B 和 C(和 Inception v2 不同,这些模块确实被命名...
Inception v4 中 stem 被修改了。这里的 stem，指的是在介绍 Inception 块之前执行的最初一组操作。上图是 Inception-ResNet v1 的 stem，底部图像是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem (原文: Inception v4：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf)他们有三个主要的 inception 模块。分别为 A...
图上部是 Inception-ResNet v1 的 stem。图下部是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem。(图源:https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf) 它们有三个主要的 Inception 模块,称为 A、B 和 C(和 Inception v2 不同,这些模块确实被命名为 A、B 和 C)。它们看起来和 Inception v2(或 v3)变体非常...
不同的Inception模块的连接,减小了feature map,却增加了filter bank。 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...
最终得到的Inception-ResNet-v2网络结构如图(stem模块同inception v4)。 经过这两种网络的改进,使得模型对图像识别的错误率进一步得到了降低。Inception、resnet网络结果对比如表所示。 如表,Inception V4与Inception-ResNet-v2网络较之前的网络,误差率均有所下降。
Inception-ResNet的stem模块和Reduction-B模块也略微不同。Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2主要在于Reduction-A结构不同: 其中k,l,m,n表示filter bank size。 3.对残差模块的缩放 我们发现,如果滤波器数量超过1000,残差网络开始出现不稳定,同时网络会在训练过程早期便会出现“死亡”,意即经过成千上万次...
Stem块,预处理块 3种Inception块:沿用Inception v2/v3 核心结构 Stem块(起始),用于对进入Inception模块前的原始数据进行预处理 卷积+pool两个分支,分支合并时沿用了GoogLeNet直接通道连接的思路 Inception和Resnet作用在更深层的影响更大 图9为Inception-v4的总网络图,各部件的详细结构如图3、4、5、6、7、8所示。