7_InceptionV4

最新推荐文章于 2024-10-01 23:17:07 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-01 23:17:07 发布 · 253 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #python #神经网络 #机器学习 #卷积

本文详细介绍了Inception-v4与Inception-ResNet两种深度学习模型的结构特点。Inception-v4由六大模块构成，共计76层；Inception-ResNet则引入了残差连接，并在不同阶段对特征图尺寸进行了调整。

Inception-v4,Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

lnception-v4, Inception-ResNet，残差连接对模型训练的影响

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

InceptionV4

在这里插入图片描述

Inception-v4可分为六大模块分别是:
Stem、Inception-A、B、C、Reduction-A、B
每个模块都有针对性的设计，模型总共76层

在这里插入图片描述

  • 带V表示不进行padding，而标V表示进行padding
  • Stem(9层):3个3*3卷积堆叠;高效特征图下降策略（参见InceptionV3);非对称分解卷积

在这里插入图片描述

  • Inception-A(3层):标准的Inception module

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • Reduction-A (3层)︰采用3个分支，其中卷积核的参数K, l, m, n分别为192，224，256,384，表一为ReductionA在三个模型中超参的具体数量

在这里插入图片描述

  • Inception-B (5层):非对称卷积操作部分，参考Inception-v3

在这里插入图片描述

  • Reduction-B ：与V3一样，采用了非对称卷积

在这里插入图片描述

  • Inception-C(4层):结构参考自Inception-v3

Inception-v4总共9+3 * 4+5 * 7+4 * 3+3+4+1 =76层

Inception-ResNet

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • Inception-ResNet的总体结构

在这里插入图片描述

  • V1-Stem

在这里插入图片描述

  • V2-Stem（输出35 * 35的特征图）

在这里插入图片描述

  • V1-InceptionA 加入了残差连接（相较于V3，此处改为拼接后再经过一个1 * 1卷积）

在这里插入图片描述

  • V2-InceptionA（处理35*35的特征图）

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • Reduction-A (3层)（35 * 35 -> 17 * 17）︰采用3个分支，其中卷积核的参数K, l, m, n分别为192，224，256,384，表一为ReductionA在三个模型中超参的具体数量

在这里插入图片描述

  • V1-InceptionB

在这里插入图片描述

  • V2-InceptionB(处理17 * 17的特征图)

在这里插入图片描述

  • V1-Reduction-B

在这里插入图片描述

  • V2-Reduction-B（17 * 17 -> 8 * 8）

在这里插入图片描述

  • V1-InceptionC

在这里插入图片描述

  • V2-InceptionC（处理8 * 8的特征图）

激活值缩放

在这里插入图片描述

实验结果及分析

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Inception-Resnet结构（code）
慕云
06-16 309
1、网络结构定义 from __future__ import print_function, division, absolute_import import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.utils.model_zoo as model_zoo 对外暴露的接口 __all__ = ['InceptionResNetV2', 'inceptionresnetv2'] 基础卷积 # 基础
InceptionV4 Pytorch 实现图片分类
liuhenghui5201的专栏
09-01 1270
【代码】InceptionV4 Pytorch 实现图片分类。
Inception代码解读
如切如磋
01-13 2045
Inception代码解读 目录Inception代码解读概述Inception网络结构图inception网络结构框架inception代码细节分析 概述 inception相比起最开始兴起的AlexNet和VGG，做了以下重要改动： 1）改变了“直通”型的网络结构，将一个大的卷积核做的事情分成了几个小的卷积核来完成； 2）这样带来的另一个好处是可以得到不同尺度的特征，并且对不同尺度大小的特征进行融合，使得提取出来的特征的语义信息更加丰富； 3）引入了1x1的卷积核，1x1的卷积核可以用来方便地改变通道数
tensorflow代码实现：Inception模块
william_hehe的博客
12-12 2096
引言：Inception-v3模型总共有46层，由11个Inception模块组成。import tensorflow as tf slim=tf.contrib.slim#slim.arg_scope函数：第一个参数是一个函数列表，在这个列表中的函数将使用默认的参数取值。 with slim.arg_scope([slim.conv2d,slim.max_pool2d,slim.avg_pool2
Inception
birdguan
03-02 1万+
目录 概述 Inception V1 Inception V2 Inception v3 Inception v4 概述 Inception是GoogleNet中的模块，它的目的是设计一种具有优良局部拓扑结构的网络，即对输入图像并行地执行多个卷积运算或池化操作，并将所有结果拼接为一个非常深地特征图。因为,,等不同卷积地运算与池化操作可以获得输入图像的不同信息，并行处理这些运...
Inception-V1到Inception-V4
q199502092010的博客
05-13 993
    GoogLeNet主要思想为Inception结构主要参考了http://caffecn.cn/?/question/255题外话;吴恩达老师的深度学习课程讲的非常的明白。1.对图像进行卷积是压缩提取图像特征信息的一个过程，构造不同的卷积核提取出的就是不同的特征。卷积神经网络厉害的地方是将滤波核当做参数去进行训练，找到各种各样的奇怪特征，这是计算机视觉中最为有效的思想之一。2.关于步长的总...
进击J9：Inception v3算法实战与解析
u012249506的博客
10-01 1889
Inception v1和v3都是Google的深度学习研究团队开发的深度卷积神经网络架构，它们在图像识别任务上取得了显著的成绩。将5×5卷积分解为两个3×3卷积!将 n×n 的卷积核尺寸分解为 1×n 和 n×1 两个卷积。
精选资源
tensorflow-model-zoo.torch：用于Torch7和PyTorch的InceptionV3，InceptionV4，Inception-Resnet预训练模型
02-06
：请使用新的repo ，其中包含带有更好API的inceptionv4和inceptionresnetv2。 这是和制作的张量流预训练模型的移植。 特别感谢MoustaphaCissé。 所有型号均已在Imagenet上进行了测试。 这项工作的灵感来自于 。 ...
Python-Keras实现Inceptionv4InceptionResnetv1和v2网络架构
08-11
- 引入了Inception模块的变体，如"Reduction-A"和"Reduction-B"，用于降低维度并引入更大的卷积核（5x5和7x7）。 - 结合残差连接，以帮助解决梯度消失和网络训练中的问题。 2. **Inception-ResNet-v1**： ...
Pytorch实现InceptionV4模型
wsjjason的博客
02-17 2689
Pytorch实现InceptionV4模型模型简介split-transform-merge模型InceptionV4的基本模块及源码卷积模块InceptionA模块InceptionB模块InceptionC模块ReductionA模块ReductionB模块Stem模块InceptionV4模型及源码完整源码 模型简介 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf 模型提出时间：2016年 split-transform-merge模型   
TensorFlow实现inception-resnet
u014524930的博客
02-16 1万+
论文地址 inception-v1，inception-v2，inception-v3，inception-v4 事前准备 我这边使用的是Windows平台TensorFlow1.4 gpu版本，当然如果是cpu版本也玩不了，太慢了，这个网络可是用来跑ImageNet的。另外你可以下载前面的inception-v4论文，因为接下来要对照论文进行实现。当然这里只是尝试模拟，可能会有错误，欢迎指...
卷积神经网络的网络结构——Inception V4
小花生的博客
06-13 2万+
《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》 2016，Google，Inception V4，Inception ResNet V1、V2 Inception结构有着良好的性能，且计算量低。Residual connection不同于传统网络结构，且在2015 ILS...
Inception-v4与Inception-ResNet结构详解(原创)
docrazy5351的博客
01-07 4122
Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning，原文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf 微软亚洲研究院的何恺明在2015年提出了震惊业界的ResNet结构，这种结构和以往的Inception结构走了两条不同的道路：前者主要关注加大网络
Inceptionv4论文详解
qq_38807688的博客
11-28 1万+
原文地址： https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf 论文目标： 将最先进的Inception和Residual结构结合起来同时也提出了我们不含残差结构的inception v4，以求达到性能上的进一步提升。 论文工作： 比较两种纯粹的Inception变体，Inception-v3和v4，以及类似昂贵的混合Inception-ResNet版本...
深度学习--Inception-ResNet-v1网络结构
TiRan_Yang
01-10 3万+
　　Inception V4的网络结构如下： 　　 　　从图中可以看出，输入部分与V1到V3的输入部分有较大的差别，这样设计的目的为了：使用并行结构、不对称卷积核结构，可以在保证信息损失足够小的情况下，降低计算量。结构中1*1的卷积核也用来降维，并且也增加了非线性。 　　Inception-ResNet-v2与Inception-ResNet-v1的结构类似，除了stem部分。Ince...
(只此一篇便绝b能懂的)cuda reduction操作优化
qq_42058018的博客
03-06 1814
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq2ssqeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee ...
极简解释inception V1 V2 V3 V4
热门推荐
念去去的博客
06-24 3万+
Inception v1 inception的核心就是把google net的某一些大的卷积层换成1*1, 3*3, 5*5的小卷积，这样能够大大的减小权值参数数量。直接上一张完整的图片 可以看到，卷积了几步之后就开始出现并行的过程，换成几个1*1， 3*3， 5*5的卷积并列。然后再把分别卷积的结果作为层数维度上的合并。 比方说这一层本来是一个28*28大小的卷积核，一共输出224层，...
InceptionV4
最新发布
03-19
### InceptionV4 模型架构概述 InceptionV4 是由 Szegedy 等人在 2016 年提出的基于 Inception 结构的进一步优化版本。它结合了 Inception 和 ResNet 的优点，在保持较低计算复杂度的同时提升了模型性能。以下是关于 InceptionV4 的详细介绍。 #### 主要特点 - **残差连接 (Residual Connections)**：借鉴 ResNet 的设计理念，通过引入跳跃连接来缓解梯度消失问题并加速收敛过程[^3]。 - **因子分解卷积 (Factorized Convolutions)**：继续沿用了 Inception V3 中的策略，将大尺寸卷积分解成多个小尺寸卷积操作，从而减少参数数量和计算成本。 - **更深层次网络设计**：相比之前版本增加了更多模块堆叠层数，使得整体结构更加紧凑高效。 #### 关键组件说明 ##### Factorization into Smaller Convolutions 为了降低计算开销同时保留特征表达能力，该方法采用如下方式重构标准卷积层： - 将 \(7 \times 7\) 卷积替换为两个连续的 \(3 \times 3\) 卷积； - 对于 \(5 \times 5\) 卷积，则拆分为两步完成——先做一次 \(3 \times 3\),再接另一个相同大小的操作；这样既简化运算又不会损失太多信息量. ##### Asymmetric Convolution Layers 另一种有效手段就是利用不对称形式构建新的单元格布局方案，比如把常规意义上的方形核替换成矩形形状（如\(1\times n\) 或者 \(n \times 1\)）。这种方法能够显著改善空间利用率并且有助于捕捉不同方向上的纹理细节特性. ##### Auxiliary Classifiers 类似于早期版本的做法，在中间阶段设置额外分支用于辅助监督信号传递给低级部分权重更新机制提供帮助加快整个系统的训练速度以及稳定性控制方面起到积极作用[^1]. --- ### PyTorch 实现代码示例 下面展示了一个简单的 `PyTorch` 版本实现： ```python import torch from torch import nn class BasicConv2d(nn.Module): def __init__(self, input_channels, output_channels, **kwargs): super(BasicConv2d, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(input_channels, output_channels, bias=False, **kwargs) self.bn = nn.BatchNorm2d(output_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) return x class InceptionA(nn.Module): def __init__(self, input_channels, pool_features): super(InceptionA, self).__init__() # Branches definition omitted for brevity... def forward(self, x): branch1x1 = ... branch5x5 = ... branch3x3dbl = ... branch_pool = ... outputs = [branch1x1, branch5x5, branch3x3dbl, branch_pool] return torch.cat(outputs, dim=1) class InceptionB(nn.Module): pass # Define similarly... class InceptionC(nn.Module): pass # Define similarly... class ReductionA(nn.Module): # For dimensionality reduction... pass class ReductionB(nn.Module): # Another type of reduction layer. pass class InceptionV4(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(InceptionV4, self).__init__() self.features = nn.Sequential( BasicConv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=2), BasicConv2d(32, 64, kernel_size=3), # Rest of the layers including multiple types defined above are instantiated here. nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) ) self.classifier = nn.Linear(1536, num_classes) # Assuming final feature map size is known. def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x ``` 上述代码片段仅展示了框架的核心逻辑，并未完全展开所有子模块的具体定义，请根据实际需求补充完整功能。 --- ### 总结 通过对 InceptionV4 架构及其关键特性的分析可以看出，这种新型 CNN 不断追求更高的效率与准确性之间的平衡点。借助先进的技术手段如批处理规范化、残差学习路径等措施实现了这一目标。对于希望深入研究计算机视觉领域或者参与相关比赛的同学来说，掌握此类先进工具无疑是非常重要的一步[^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值