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...
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...
Inception-v2的结构中如果辅助分类器添加了BN,就成了Inception-v3 Iception-V4 本文是将Inception结构和残余连接相结合,通过残余连接加速Inception网络的训练。提出了两个Inception残余网络:Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2网络;一个Inception网络Inception-v4,证明了在算法开销相近时,残余Inception网络比没有残余...
这里给出TensorFlow的源码inception_v1.py,很简单,各分支卷积后concat在一起: end_point = 'Mixed_3b' with tf.variable_scope(end_point): with tf.variable_scope('Branch_0'): branch_0 = slim.conv2d(net, 64, [1, 1], scope='Conv2d_0a_1x1') with tf.variable_scope('Branch_1'): branch...
因此,google提出了Inception系列Inception_v1 ….Inception_v4,使得模型在增加深度和宽度时不会带来参数量的巨大增加,同时也保证了计算量。 Inception体系结构的主要思想是考虑如何才能通过容易获得的密集组件来近似和覆盖卷积视觉网络的最佳局部稀疏结构。假设平移不变意味着网络将由卷积块构建,那我们所需要的只是找到最佳...
Inception V1参数少但效果好的原因除了模型层数更深、表达能力更强外,还有两点:一是去除了最后的全连接层,用全局平均池化层(即将图片尺寸变为1*1)来取代它(用全局平均池化层取代全连接层的做法借鉴了NetworkI n Network(以下简称NIN)论文)。在相同尺寸的感受野中叠加更多的卷积,能提取到更加丰富的特征,也采用了 ...
1. inception v1 paper:Going Deeper with convolutions (*) code:https://github.com/loveplay1983/inception/blob/master/inception.py(keras) 现在这个版本用的很少了 inception v1 最关键的就是inception模块。 这样的结构主要有以下改进: 一层block就包含1x1卷积,3x3卷积,5x5卷积,3x3池化(使用这样的尺寸不是...
图5.2:Inception-ResNet-v1网络之前的初始运算集stem结构 ③用于Inception-ResNet-v1网络的35×35、17×17和8×8网格大小的Inception-ResNet-A、B、C模块: 之前的池化层被残差连接所替代,并在残差加运算之前有额外的 1x1 卷积 图5.3:Inception-ResNet-v1网络的模块A、B、C ...
Inception-ResNet-v1计算量与Inception-v3相似，而Inception-ResNet-v2与Inception-v4主体计算量相当。残差Inception模块后添加过滤器扩展层，增加维度以补偿降维，且在传统层上使用BN，但未在输入与输出相加的层使用BN。残差Inception模块在非常深的网络中遇到稳定性问题，发现将残差缩放至0.1至0.3之间能...
因此,google提出了Inception系列Inception_v1 ….Inception_v4,使得模型在增加深度和宽度时不会带来参数量的巨大增加,同时也保证了计算量。 Inception体系结构的主要思想是考虑如何才能通过容易获得的密集组件来近似和覆盖卷积视觉网络的最佳局部稀疏结构。假设平移不变意味着网络将由卷积块构建,那我们所需要的只是找到最佳...