在深度学习中,Inception模块是一种非常有效的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结构,由Google在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》中首次提出。该模块通过结合不同尺度的卷积核来捕获多尺度的特征,从而提高了网络的表示能力。一、Inception模块的结构Inception模块的核心思想是使用多个不同大小的...
GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型,Inception就是把多个卷积或池化操作,放在一起组装成一个网络模块,设计神经网络时以模块为单位去组装整个网络结构,如图: 通过Inception的模块化,针对图像的不同尺寸,使用不同的卷积核进行操作,让网络自己去选择,在网络在训练的过程中通过调节参数自己去选择使用。
InceptionA 结构: 代码: class InceptionA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, pool_features): super(InceptionA, self).__init__() self.branch1x1 = BasicConv2d(in_channels, 64, kernel_size=1) # 1 self.branch5x5_1 = BasicConv2d(in_channels, 48, kernel_size=1) self.branch...
inception模块的基本机构如图所示,整个inception结构就是由多个这样的inception模块串联起来的。inception结构的主要贡献有两个:一是使用1x1的卷积来进行升降维;二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。 1、引入Inception结构 引入的Inception融合了不同尺度的特征信息,能得到更好的特征表征。 更意味着提高准确率,不一定需要堆...
pytorch提供的有六种基本的inception模块,分别是InceptionA——InceptionE。 InceptionA 结构: 代码: class InceptionA(nn.Module): def __init__(self, in_channels, pool_features): super(InceptionA, self).__init__() self.branch1x1 = BasicConv2d(in_channels, 64, kernel_size=1) # 1 ...
学习目标:学习CNN高级,主要实现了Inception,Resnet,本文专注于Inception模块以及Residual Network网络的实现。 Inception 采用1x1卷积核将不同通道的信息融合,其数量取决于输入的通道。使用1x1卷积核虽然参数量增加了,但是能够显著的降低计算量。 Inception Moudel由4个分支组成,要分清哪些是在Init里定义,哪些是在forward里...
PyTorch实现Inception模块 引言 在深度学习中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种非常重要的模型。然而,传统的CNN模型通常在处理图像数据时需要考虑不同尺寸的特征,这就涉及到合并和分支的问题。为了解决这个问题,Google的研究人员提出了Inception模块,它能够有效地处理不同尺寸的特征,并在图像分类和目标...
2.2.3 pytorch复现Inception基础模块 2.2.4 小Tips ResNet 3.1改进 3.2PyTorch 复现 ResNet-50 3.2.1ResNet-50网络整体架构 3.2.2 Bottleneck结构 3.2.3 ResNet-50图解及各层参数细节 3.2.4 实现一个Bottleneck模块: 3.2.5 实现resnet-50 FPN(...
2.2 PyTorch复现Inception v1: pytorch复现Inception基础模块 将卷积+激活函数作为一个基础的卷积组: 构造一个Inception模块: 搭建完整的Inceptionv1: 2.2.4 小Tips 在构建比较复杂的网络时,将网络重叠使用的一些基础模块封装为一个基础的类(层次分明)。
在PyTorch中,Inception模块可以通过预训练模型的方式获取,或者自己构建。对于PyTorch的NN模块,它是构建和训练神经网络的关键组件。NN模块包括了各种常用的神经网络层,如卷积层(Conv2d)、池化层(MaxPool2d)、全连接层(Linear)等。通过合理地组合这些层,可以构建出各种复杂的神经网络模型。此外,NN模块还提供了如梯度下降...