此时每个3∗3的卷积即作用于仅包含一个通道的特征图上,作者称之为“极致的Inception(Extream Inception)”模块,这就是Xception的基本模块。事实上,调节每个3∗3的卷积作用的特征图的通道数,即调节3∗3的卷积的分支的数量与1∗1的卷积的输出通道数的比例,可以实现一系列处于传统Inception模块和“极致的Inception...
Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning Inception v4通过结合残差连接来提高训练效率。主要改进包括引入「缩减块」用于改变网格宽度和高度。Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions Xception，基于Inception模块的架构，旨在解耦通道相关性和空间...
# 需要导入模块: from nets import inception [as 别名]# 或者: from nets.inception importinception_v4[as 别名]deftestBuildWithoutAuxLogits(self):batch_size =5height, width =299,299num_classes =1000inputs = tf.random_uniform((batch_size, height, width,3)) logits, endpoints = inception.incepti...
基于新的stem和Inception 模块,Inception v4重新提出了三种新的Inception模块分别称为 A、B 和 C 3.引入了专用的「缩减块」(reduction block),它被用于改变网格的宽度和高度。 网络结构如下所示: 代码实现 importtorchfromlight_cnnsimportinception_v4model=inception_v4()model.eval()print(model)input=torch.randn(...
开发者ID:leimao,项目名称:DeepLab_v3,代码行数:19,代码来源:inception_v4_test.py 注:本文中的nets.inception.inception_v4_base方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿...
Inception v4 引入了一个新的stem模块,该模块放在Inception块之间执行。具体结构如下所示: 基于新的stem和Inception 模块,Inception v4重新提出了三种新的Inception模块分别称为 A、B 和 C 3.引入了专用的「缩减块」(reduction block),它被用于改变网格的宽度和高度。