所以在googlenet中为了避免这一现象提出的inception具有如下结构,在3×3前,5×5前, max pooling后分别加上了1×1的卷积核起到了降低feature map厚度的作用。 对上图做如下说明: ( 1 ) 显然GoogLeNet采用了Inception模块化(9个)的结构,共22层,方便增添和修改; ( 2 ) 网络最后采用了 average pooling来代替全连...
Inception-v3到inception-v4网络变得更深了,在GAP前Inception-v3包括了4个卷积模块运算(1个常规卷积块+3个inception结构),Inception-v4变成了6个卷积模块。对比两者的卷积核的个数,Inception-v4比Inception-v3也增多了许多。对比[原论文](https://arxiv.org/abs/1602.07261)中提出的Inception-ResNet-v1和Inception-...
此外Inception v4在Inception v3基础上结构更加复杂了一些，并没有太多新增的理论，详细可以查阅论文《Incep...
在随后的⼏年⾥,研究⼈员对GoogLeNet进⾏了数次改进,本篇文章将介绍这个模型系列的第⼀个版本(Inception V1)。 1. INCEPTION 块 在前几章中,我们学习了Lenet、AlexNet、VGG和NiN,它们中包含如下结构,所以我们就会产生一个疑问对于,,1×1,3×3,5×5的Conv一节Max pooling,我们在构造网络的时候到底选...
而Inception V3网络则主要有两方面的改造: 一、引入了Factorization into small convolutions的思想,将一个较大的二维卷积拆成两个较小的一维卷积,比如将7´7卷积拆成1´7卷积和7´1卷积,或者将3´3卷积拆成1´3卷积和3´1卷积,如图2所示。
GoogLeNet的设计受到了NiN很大的影响,吸收了NiN中串联网络的思想,并在此基础上做了改进 LeNet、AlexNet、VGG和NiN GoogLeNet Inception块 GoogLeNet中最重要的是Inception块,在这个块中抽取了不同的通道,不同的通道有不同的设计,如下图所示,Inception块通过四条路经从不同的层面抽取信息,然后在输出通道维合并: ...
Inception V3真的是... 无法解释,大概这就是有钱人的游戏,google应该是每个都尝试了,选出来了效果最好的那种设计。 虽然Inception V3非常的诡异,但是表现的效果还是不错!基本完胜VGG。 但是可以看到和其他模型相比,还是没有什么优势。(Inception V3是一个耗费内存较多,运算比较慢,但是精度还算不错的一个网络) ...
微调Inception V3对卫星图片进行分类;整个流程可以大致分成四个步骤,如下: (1)Satellite数据集准备; (2)搭建Inception V3网络; (3)进行训练; (4)测试; 2. 准备数据集 2.1 Satellite数据集介绍 用于实验训练与测试的数据集来自于《21个项目玩转深度学习:基于Tensorflow的实践详解》第三章中提供的实验卫星...
深度学习100例 - 卷积神经网络(Inception V3)识别手语 | 第13天深度学习在人工智能领域的应用日益广泛,其中卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习的重要分支之一。在今天的例子中,我们将介绍如何使用Inception V3模型识别手语。Inception V3是一种高效的卷积神经网络结构,它通过引入所谓的“Incepti...
(2)卷积网络性能的提升会产生新的应用领域,比如AlexNet features 无法与手工工程相比,比如目标检测中候选框的生成。 (3)在参数上对比其他模型展现GoogLeNet的优势(参数量Alexnet:6000W,GoogLeNet:500W,VGG16:1.3E) (4)一味的堆叠Inception模块将使得计算量爆炸,换来的精准度并不划算。