Inception V1模块(借鉴network in network论文中mlpconv思想)提出可以使网络变宽,在保证模型质量的前提下,减少参数个数,提取高维特征。 下面先抽象说明一下Inception V1的基本思想: Inception结构,首先通过1x1卷积来降低通道数把信息聚集一下,再进行不同尺度的特征提取以及池化,得到多个尺度的信息,最后将特征进行叠加输出...
Inception v1首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中,作者提出一种深度卷积神经网络Inception,它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分类和检测性能。 Inception v1的主要特点: 一是挖掘了1 1卷积核的作用*,减少了参数,提升了效果; 二是让模型自己来决定用多大的的卷积核。 1* 1卷积 1* 1卷积...
这次的版本通常称其为Inception V1。Inception V1有22层深,参数量为5M。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...
InceptionV1模型是Inception系列模型的首个版本，它通过引入多个不同尺寸的卷积核，实现了多尺度特征提取。这种设计使得模型在处理图像时能够同时关注到不同层次的特征，从而提高模型的识别准确率。InceptionV1模型在计算机视觉任务中的表现 图像分类：在ImageNet图像分类任务中，InceptionV1模型取得了当时最先进的成绩，准确...
01Inception V1【1】 GoogLeNet首次出现在2014年ILSVRC 比赛中获得冠军。这次的版本通常称其为Inception V1。Inception V1有22层深,参数量为5M。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 v1首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中,作者提出一种深度卷积神经网络 Inception,它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分类和检测性能。 Inception v1的主要特点: 一是挖掘了1 1卷积核的作用*,减少了参数,提升了效果; 二是让模型自己来决定用多大的的卷积核。
1.结构表 2.InceptionV1提升网络性能的方法 传统的模块提升网络性能的方法是增加网络深度和宽度(卷积核的个数),但是会存在一些问题: 1.参数量太大,如果训练数据集有限,很容易产生过拟合。 2.网络模型越大,参数越多,则计算复杂度越大,对内存的占用和计算量的要求很高。
最近在研究inception模型,将v1到v4版本的论文都研读了一下,这里做一下总结。 这里推荐一下这个GitHub,博主将常见的论文都做了翻译,大家可以参考中文来加深理解。 1.Inception v1 1.1 Introduction Inception V1是来源于《Going deeper with convolutions》,论文主要介绍了,如何在有限的计算资源内,进一步提升网络的性能...
Inception v1 首先是出现在《Going deeper with convolutions》这篇论文中,作者提出一种深度卷积神经网络 Inception,它在 ILSVRC14 中达到了当时最好的分类和检测性能。 Inception v1 的主要特点: 一是挖掘了1 1卷积核的作用 *,减少了参数,提升了效果; ...
GoogleNet,即 Inception V1 网络结构,包含 9 个Inception 结构: GoogleNet - Netscope Inception 结构(网络宽度): 每个Inception结构有 4 个分支,主要包含 1x1, 3x3, 5x5 卷积核和 max pooling 操作(pooling 的步长为 1,以保持输出特征层的尺寸与卷积核输出尺寸一致). 1x1 卷积核核的作用是降维,以避免 cancate...