GoogleNet（Going deeper with convolutions）网络简单介绍（笔记）

最新推荐文章于 2025-04-18 20:10:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-18 20:10:15 发布 · 303 阅读 · 1 ·
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：

#计算机视觉

GoogleNet是2014年Google提出的深度学习模型，以其创新的Inception模块和降维策略赢得了ImageNet竞赛分类任务冠军。该模型通过结合不同尺度的特征信息提升性能，并使用1x1卷积进行维度压缩，减少了参数数量。此外，辅助分类器的添加有助于网络训练。最后，模型摒弃了全连接层，采用平均池化，降低了过拟合风险。本文详细介绍了GoogleNet的结构和核心特点。

GoogleNet在2014年由Google团队提出，斩获当年ImageNet竞赛中Classification Task (分类任务)第一名。
网络中的亮点:
1、引入了 Inception结构( 融合不同尺度的特征信息)                                                                        2、使用1x1的卷 积核进行降维以及映射处理日                                                                                  3、添加两个辅助分类器帮助训练                                                                   

最低0.47元/天 解锁文章
【论文阅读】Going Deeper with convolutions
MoFMan的博客
07-11 718
论文简介： 《Going Deeper with convolutions》是谷歌团队，在2014ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)竞赛中，在分类任务中获得第一名的22层的Inception网络实例GoogLeNet的论文详解。 一、Abstract 摘要 基于Hebbian principle、图像多尺度处理等原理，作者提出一种新的Inception网络结构单元模块，基于Inception网络结构单元模块，采用一些
论文 | Going deeper with convolutions（GoogleNet）
m0_68399475的博客
02-08 1038
我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络架构，它负责在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC 14）中为分类和检测设定新的最新技术水平。这种架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。这是通过精心设计实现的，该设计允许在保持计算预算不变的同时增加网络的深度和宽度。为了优化质量，建筑决策基于Hebbian原则和多尺度处理的直觉。在我们提交的ILSVRC14中使用的一个特定实例称为GoogleNet，这是一个22层的深层网络，其质量在分类和检测的背景下进行评估。
Going deeper with convolutions 这篇论文
weixin_34185560的博客
06-01 192
致网友：如果你不小心检索到了这篇文章，请不要看，因为很烂。写下来用于作为我的笔记。   2014年，在LSVRC14（large-Scale Visual Recognition Challenge)中，Google团队凭借 googLeNet 网络取得了 the new state of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发表的一...
【图像分类—GoogLeNet Inception V1】Going deeper with convolutions
扬帆·启航
12-17 1218
Google Inception Net 首次出现在 ILSVRC 2014的比赛中（和VGGNet 同年），就以较大优势取得了第一名。它最大的特点就是控制了计算量和参数量的同时，获得了非常好的分类性能——top-5 错误率 6.67%。Inception V1 有22 层深，比 AlexNet的8层或者 VGGNet的19层还要更深。但其大小却比AlexNet和VGG小很多，计算量只有 15亿次浮点运算，同时只有500万的参数量，仅为 AlexNet 参数量（6000万）的 1/12。
Going deeper with convolutions(GoogLeNet、Inception)
weixin_34007906的博客
04-11 159
从LeNet-5开始，cnn就有了标准的结构：stacked convolutional layers are followed by one or more fully-connected layers。对于Imagenet这种大的数据集，趋势是增加层数和层的大小，用dropout解决过拟合。 1×1卷积核在Inception中大量使用，两个作用：dimension reduction and ...
Inception——Going deeper with convolutions
seniusen的博客
04-21 385
1. 摘要 作者提出了一个代号为 Inception 的卷积神经网络架构，这也是作者在 2014 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛中用于分类和检测的新技术。 通过精心的设计，该架构提高了网络内计算资源的利用率，因而允许在增加网络的深度和宽度的同时保持计算预算不变。 在作者提交的 ILSVRC14 中使用的一个特定的模型称为 GoogLeNet ，一个 22 层深的网络，在分类和...
论文笔记：Going deeper with convolutions（GoogLeNet）
upup
06-07 4064
一、基本信息 标题：Going deeper with convolutions 时间：2014 出版源：IEEE 论文领域：深度学习，CNN 引用格式：Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015: 1-9. 二、研究背景 随着移动设备和嵌入式发展，算法
[深度学习论文笔记][Image Classification] Going Deeper with Convolutions
Hao_Zhang_Vision的博客
09-27 1130
Szegedy, Christian, et al. “Going deeper with convolutions.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015. [Citations: 1576]. 1 Motivations [Increasing Bot
GoogLeNet Inception V1：Going deeper with convolutions论文笔记
小时候贼聪明
03-13 4665
在ILSVRC2014上最耀眼的除了VGG，那就非GoogLeNet莫属了，它与VGG类似的地方就是，关注于模型的深度，使模型倾向于deeper，与VGG不同的是，它的尝试更加新颖。从2014年至今，GoogLeNet经历了Inception v1到v4，以及Inception-ResNet的发展，也证明了Inception最初思想的潜力。今天我们就来看看GoogLeNet Inception V1的框架和效果。
【论文精读】(GoogleNet&&Inception Module)Going deeper with Convolutions
你的深度学习小站
11-20 1140
Going deeper with Convolutions 摘要 ​ 提出了一个代号为 InceptionInceptionInception的卷积神经网络结构，此结构在ILSRC2014ILSRC2014ILSRC2014分类和检测中达到了先进水平。 这种结构最主要的特点是提升了网络中计算资源中的利用率。通过精心的设计，作者在保持计算量不变的情况下增加了网络的深度和宽度。 ​ 结构的决策基于Hebbian原则和多比例处理的直觉。 Hebb学习规则是Donald Hebb在1949年提出的一种学习规则，
【论文阅读】Going deeper with convolutions
最新发布
qq_34222839的博客
04-18 1275
GoogLeNet的参数数量比少12倍，但精度比更高。此外，GoogLeNet并没有只关注于提高准确率，还考虑了算法效率，在预测阶段将其计算成本控制在1.5亿次加乘运算之内。本文提出了一种有效的深度神经网络结构用于计算机视觉，取名为Inception。GoogLeNet就使用了Inception模块并作为我们提交给ILSVRC2014的结果，其在分类和检测任务中的表现都优于其他先进算法。GoogLeNet这个名字也是为了致敬。
[论文阅读] Going Deeper with Convolutions
nwpuxhld
01-09 587
一般来说更深的网络具有更好效果，更深的网络也面临两个问题。 更深的网络拥有更多的参数，更容易过拟合。 更深的网络对计算的要求也更高。 针对上述问题的一个解决方法就是使用稀疏连接(convolutional layer)，而不是dense connection。 此外，同一类的物体在不同图片中的大小差距也比较大，如下图所示，从左到右图像需要的kernel size依次递减。 为了解决这个问...
CNN初探（三）------Going Deeper with Convolutions
GG的专栏
11-08 1502
Hebbian principle（赫布理论）Cells that fire together, wire together描述突触可塑性的原理， 即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加。简述信息 GoogLeNet相较于2012年Krizhevsky提出的网络结构，减少到了1/12的参数，并且更加精确。 对于大多数实验，模型被设计为在推断时间保持1.5billion
Inception: Going deeper with convolutions
空字符
12-31 1016
1 前言 在上一篇文章中笔者介绍了一种网络中的网络NiN模型，在接下来的这篇文章中将向大家介绍另外一种网络模型GoogLeNet[1]。从名字上看它似乎是Google与LeNet的结合，不过实际上它和LeNet并没有什么关系，仅仅是在向它致敬。GoogLeNet是Google公司和Magic Leap公司一起在CVPR2015上所发表的一篇论文，它的目的主要有两个：第一是用来分类，第二就是用来进行目标检测，如图1所示就是图像处理领域中常见的几种任务。GoogLeNet吸收了NiN模型中插入卷积的思想，并在此
gooLeNet:Going Deeper with Convolutions
陈依依的博客
12-07 402
摘要 该网络结构提出了一个Inception 模块，在2014ILSVRC的分类和检测比赛上取得了第一名。该结构的主要特点是提高了网络内部的计算资源的利用率。在保持计算预算不变的情况下，增加了网络的深度和宽度。该网络称为goolenet,共有22层。 1.介绍 在ILSVRC提交的GooleNet的参数只有alexNet的1/12.但准确率却大大提高。 2.相关工作         对于...
【GoogLeNet】Going deeper with convolutions
Ziy的博客
10-12 1025
深度学习经典论文：用密集模块来近似局部最优稀疏结构的Inception模块
GoogLeNet——Going deeper with convolutions
weixin_44853840的博客
06-04 353
目录MotivationArchitectureInceptionGoogLeNetConclusion GoogLeNet在2014年由Google团队提出，斩获当年lmageNet竞赛中Classification Task(分类任务)第一名。 Motivation 提高深度神经网络性能的最直接方法是增加它们的规模。这包括增加网络的深度(层数)和宽度(每层的单元数)。这是训练更高质量模型的一种简单而安全的方式，特别是在大量标签训练数据可用的情况下。然而，这个简单的解决方案有两个主要缺点： 更大的规模通
Going deeper with convolutions（GoogLeNet）
GL3_24的博客
05-21 518
原文：https://arxiv.org/abs/1409.4842 Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception, which was responsible for setting the new state of the art for classificati...
Going deeper with convolutions(InceptionNet)
励志的小胡子
03-11 518
进一步深化卷积 Abstract(摘要) 我们提出了一个代号为Inception的深度卷积神经网络架构，该架构负责设置2014年ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC14)中用于分类和检测的新技术。该体系结构的主要标志是提高了网络内计算资源的利用率。这是通过精心的设计实现的，该设计允许增加网络的深...
评论 1
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