Google Inception Net在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)中取得第一名,该网络以结构上的创新取胜,通过采用全局平均池化层取代全连接层,极大的降低了参数量,是非常实用的模型,一般称该网络模型为Inception V1。随后的Inception V2中,引入了Batch Normalization方法,加快了训练的收敛速度。
Inception V3对 Inception V2 主要进行了两个方面的改进。首先,Inception V3 对 Inception Module 的结构进行了优化,现在 Inception Module有了更多的种类(有 35 × 35 、 1 7× 17 和 8× 8 三种不同结构),并且 Inception V3 还在 Inception Module 的分支中使用了分支(主要体现在 8x8 的结构中),如下图(a...
三个连续的Inception模块组,三个Inception模块组中各自分别有多个Inception Module,这部分是Inception Module V3 的精华所在。每个Inception模块组内部的几个Inception Mdoule结构非常相似,但是存在一些细节的不同 ''' # Inception blocks with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d], # ...
InceptionV3结构改进 Inception主要特点就是:参数、内存和计算资源比传统网络小得多。由于Inception特殊性,对它进行改进比较困难,最简答直接的办法,就是堆积更多的Inception模块,但这样就失去了它的特点;因此InceptionV3改进有以下几点: 分解卷积核尺寸,有两个办法: 分解为对称的小的卷积核(VGG中的,将的卷积核替换成2...
Inception V4相比V3主要是结合了微软的ResNet. 图1 inception v4 网络结构图 图2 Inception-resnet-v1的结构图 图3 Inception-resnet-v2的结构图 作者们在训练的过程中发现,如果通道数超过1000,那么Inception-resnet等网络都会开始变得不稳定,并且过早的就“死掉了”,即在迭代几万次之后,平均池化的前面一层就...
并在2014年,ImageNet挑战赛(ILSVRC14)中,GoogLeNet获得了第一名。GoogLeNet模型结构的特点是网络层数更深了。随着谷歌团队的研究,Inception历经了V1、V2、V3、V4等多个版本的发展,并不断趋于完善,下面简要概述。 GoogleNet 模型 为什么增加神经网络的层数,会带来计算量大和过拟合的问题?
继InceptionNet后，2016年之前共推出4个版本。InceptionV3尤为关键，其核心思想在于简化局部密集部分以逼近最优稀疏结构。2015年，InceptionV2在前代基础上，将top-5错误率降至4.8%，并采纳VGGNet设计，采用两个3x3卷积替代5x5卷积。论文中首次引入BN（BatchNormalization）方法，显著提升正则化效果。在训练...
Inception V3——引入了 Factorization,将一个较大的二维卷积拆成两个较小的一维卷积,比如将3x3卷积拆成1x3卷积和3x1卷积,一方面节约了大量参数,加速运算并减轻了过拟合,同时增加了一层非线性扩展模型表达能力,除了在 Inception Module 中使用分支,还在分支中使用了分支(Network In Network In Network); Inception V4...
Inception v3是一个被广泛使用的图像识别模型，它在ImageNet数据集上的准确率已经达到了78.1%以上。模型本身由对称和非对称构建块组成，包括卷积、平均池化、最大池化、dropout和全连接层。批归一化在整个模型中被广泛使用，并应用于激活输入。损失是通过Softmax来进行计算的。Inception使用因式分解卷积。因式分解卷积用于...
团队更新了网络中的Inception的结构,如下图: figure5是原来的v1版本,然后figure6是改成两个3x3的版本,然后figure7是改成了1xn和nx1的版本。 3 inception v3 最重要的改进就是分解Factorization,把7x7分解成两个一维的卷积(1x7和7x1),3x3的也是一样,这样的好处是,既可以加速运算,又可以将一个卷积拆成两个卷积...