论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf 之前的俩版本: InceptionV1 精读 InceptionV2 & BN 精读 强烈建议按顺序来,在这篇论文之前先看V1和V2。 这篇论文实际上应该是inceptionV3, inceptionV2是 BN的那一篇,不过在我查资料的时候,也有极少数人说incep...
inception_v3论文解读 Inception-V3（rethinking the Inception Architecture for Computer Vision）Rethinking这篇论文中提出了一些CNN调参的经验型规则，暂列如下：●避免特征表征的瓶颈。特征表征就是指图像在CNN某层的激活值，特征表征的大小在 CNN中应该是缓慢的减小的。●高维的特征更容易处理，在高维特征上训练更快，...
Inception V3 BN-auxiliary指Inception某版本中的辅助分类器中的对 fc 层 (不仅仅是conv 层)进行了batch-normalize。Inception-V2-BN-auxiliary 就是Inception V3。 (由于没有源码,加上看论文也没有花太多时间细细揣摩,所以关于 Inception 还有很多具体实现细节没有弄清楚) / ...
Inception-v2和Inception-v3来源论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》读后总结 前言 这是一些对于论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》的简单的读后总结,文章下载地址奉上:Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision这篇文章是谷歌公司的研究人员所写...
inception-v1,v2,v3,v4---论文笔记 image 从Inception v1到Inception-ResNet,一文概览Inception家族的奋斗史 VGG-Net 的泛化性能非常好,常用于图像特征的抽取目标检测候选框生成等。VGG最大的问题就在于参数数量,VGG-19基本上是参数量最多的卷积网络架构。这一问题也是第一次提出 Inception 结构的 GoogLeNet 所重点...
—2015年12月的论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision提出的Inception V3(top-5错误率3.5%)。 —2016年2月的论文Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning提出的Inception V4(top-5错误率3.08%)。
网络有42层,但是计算量只有GoogLeNet的2.5倍,另外inception-v3是加上了辅助分类器,并且辅助分类器也加入了BN层。具体参数如下图: 图5.6.7如下图 7. Model Regularization via Label Smoothing 这里作者写了一个新的loss,其实也不难理解,但不想敲latex了,copy一下翻译...
Inception-V3论文翻译——中英文对照 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Abstract Convolutional networks are at the core of most state-of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding...
本论文在GoogLeNet和BN-Inception的基础上,对Inception模块的结构、性能、参数量和计算效率进行了重新思考和重新设计。 提出四大设计原则,将5x5卷积分解为两个3x3卷积,将3x3卷积分解为1x3和3x1两个不对称卷积。 提出Inception V2和Inception V3模型,取得3.5%的Top-5错误率,获得ImageNet 2015图像分类竞赛亚军(冠军为Res...
论文同时提出来 Inception V2 和 Inception V3,它聚焦在提升模型准确率的前提下,还追求了计算效率和能耗等移动设备上的性能。目标在于充分利用计算效率 通用设计原则 1. 避免过度降维或收缩特征,特别是在网络浅层 降维会造成各通道间的相关性信息丢失,仅反映了稠密的信息 ...