【干货】Inception经典架构对比

最新推荐文章于 2024-06-22 19:37:00 发布
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Inception结构作为卷积神经网络的经典架构之一，通过采用不同尺度的卷积核（1x1,3x3,5x5等）来增强特征的多样性，从而提升网络性能。本文将介绍包括Googlenet、Inceptionv2、Inception v3在内的多个版本，并通过视频形式进行详细讲解。

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Inception 结构是卷积神经网络的经典架构之一，通过采用不同尺度的卷积核（1x1, 3x3, 5x5等），增强特征的多样性，从而提升网络性能。Inception包含Googlenet、Inception v2、Inception v3、Xception 等多个版本。本文一文带你了解个中究竟，横向对比Inception经典网络架构，文末附独家视频讲解，20分钟带你重温经典，你值得拥有~





















深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 34万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
详解CNN五大经典模型:Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DRL
qq_24946843的博客
02-27 1404
关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。 Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年 Lenet 就从Lenet说起，可以看下c...
GoogLeNet Inception v1-v4 简单对比
qq_32172681的博客
08-21 464
本文只对Inception的4个版本做了简单对比，详细内容参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32172681/article/details/99977304 1、inception v1 inception v1提出了inception模块，用1*1卷积实现通道降维和增维，增加了网络深度和宽度。 2、inception v2 inception v2...
Inception结构
little豪斯
11-23 387
各个inception大概情况，持续更新….
深入了解inception结构
Jmsh9605的博客
03-02 1520
Inception就是将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。Inception结构设计了一个稀疏网络结构，但是能够产生稠密的数据，既能增加神经网络表现，又能保证计算资源的使用效率。
详解Inception结构：从Inception v1到Xception
热门推荐
鲤鱼与驴的博客
02-15 2万+
详细介绍了GoogLeNet中Inception模块网络结构的发展历程，包括了Inception v1，Inception v2，Inception v3，Inception v4，Xception结构及特点。
【深度学习】Inception结构
zkq_1986的博客
12-22 705
你不用考虑conv层到底是用1*1，3*3，还是5*5。Inception把这些conv的各filter大小类型合在一起，再加上pool，将结果合并输出。其缺点参数量增多。
GoogLeNet （二） Inception 相关概念
小麦粒的Python
08-11 3884
文章目录一、原始Inception的基本结构1.1 Filter concatenation1.2 降低特征图厚度演进出V1、V2、V3、V41.3 1x1的卷积核有什么用呢？1.4 搭建Inception网络问题1.5 InceptionV1参数少但是效果好的原因二、Inception 知识点2.1 MLP 多层神经网络2.2 Network In Network 瓶颈层降低网络的计算成本2.3...
GoogLeNet （一）GoogLeNet的Inception v1到v4的演进
小麦粒的Python
08-10 2314
2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，Go
【深度学习核心：经典BackBone网络在PyTorch中的现代演绎】
weixin_47869094的博客
06-22 733
卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年，在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。
Googlenet inception v1网络结构详解
12-27
总结了很多牛人的知识，解释了自己的很多疑点。
深度学习网络结构之---Inception
lbr15660656263的博客
06-15 5187
通过 堆叠两层3 × 3 3\times33×3的卷积核可以替代一层5 × 5 的卷积核，堆叠三层 3 × 3 的卷积核替代一层 7 × 7 的卷积核，可以看出，大卷积核完全可以由一系列 的3 × 3 卷积核来替代，那能不能再分解得更小一点呢？从上图可以看出，计算量主要来自高维卷积核的卷积操作，因而在每一个 卷积前先使用1 × 1卷积核将输入图片的feature map维度先降低，进行信息压 缩，在使用3x3卷积核进行特征提取运算，相同情况下，Inception v1的计算量 仅为358M。
Inception 深度卷积神经网络（CNN）架构
qq_44089890的博客
04-26 6530
Inception是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由Google在2014年提出。它是一种基于多尺度卷积的网络结构，旨在解决传统CNN在处理不同大小的输入图像时存在的问题。Inception的主要特点是使用了多个不同尺度的卷积核来提取不同尺度的特征。这些卷积核可以并行地应用于输入图像，然后将它们的输出连接在一起，形成一个多通道的特征图。通过这种方式，Inception可以有效地处理不同大小的输入图像，并提取更丰富和多样化的特征。
Inception系列各版本之间的差异总结
On_theway10的博客
05-31 1599
Version-info list [v1] Going Deeper with Convolutions, 6.67% test error,http://arxiv.org/abs/1409.4842 [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Sh...
【深度学习】Inception模型结构解析，关键词：Inception-v1、v2、v3、v4、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2
Next_SummerAgain的博客
03-29 1万+
【深度学习】Inception模型结构解析，关键词：Inception-v1、v2、v3、v4、Inception-ResNet-v1、Inception-ResNet-v2
mysql inception架构_Inception 总述及体系结构（2）
weixin_42506706的博客
02-17 133
总述Inception是集审核、执行、回滚于一体的一个自动化运维系统，它是根据MySQL代码修改过来的，用它可以很明确的，详细的，准确的审核MySQL的SQL语句，它的工作模式和MySQL完全相同，可以直接使用MySQL客户端来连接，但不需要验证权限，它相对应用程序(上层审核流程系统等)而言，是一个服务器，在连接时需要指定服务器地址及Inception服务器的端口即可，而它相对要审核或执行的语句所...
PyTorch之inception结构
心升明月的博客
03-09 2239
一、实现过程 inception模块在GoogLeNet中首次提出并采用，其基本结构如图1，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。本文利用图1的inception结构实现MNIST数据集的多分类。 图1 inception基本结构 将inception结构封装成类，减少代码冗余。代码如下： class InceptionA(torch.nn.Module):
5.23.12 计算机视觉的 Inception 架构
qq_47896523的博客
05-25 1030
分类性能的提升往往会转化为各种应用领域中显着的质量提升，深度卷积架构的架构改进可用于提高大多数其他计算机视觉任务的性能，这些任务越来越依赖于高质量的学习视觉特征。在 AlexNet 功能无法与手工设计、制作的解决方案竞争的情况下，网络质量的改进为卷积网络带来了新的应用领域。GoogleNet 使用了大约 700 万个参数，比其前身 AlexNet（使用 6000 万个参数）减少了 9 倍。此外，VGGNet 使用的参数比 AlexNet 多大约 3 倍。
inception网络架构
最新发布
04-18
### Inception 神经网络架构的工作原理和结构特点 #### 工作原理概述 Inception 网络是一种深度卷积神经网络，其设计理念是为了有效解决传统 CNN 中存在的计算资源浪费问题。它通过在一个单一的网络层中组合多种...
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