Inception-v4与Inception-ResNet结构详解(原创)

最新推荐文章于 2022-04-24 19:28:48 发布
最新推荐文章于 2022-04-24 19:28:48 发布
阅读量4k 收藏 9
点赞数 1
分类专栏： 计算机视觉 神经网络 深度学习 人工智能 文章标签： 深度学习 计算机视觉 神经网络 人工智能 inception
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/docrazy5351/article/details/78993365
版权
本文详细介绍了Inception-v4和Inception-ResNet的结构优化，探讨了这两种深度学习网络的设计理念及其在计算机视觉任务中的应用。Inception-v4通过改进Inception-v3，提高了网络效率；Inception-ResNet则结合了Inception和ResNet的优点，实现了更快的收敛速度。这两种结构在ImageNet竞赛中展现出优秀的性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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深度后的收敛问题，而Inception更关注特征维度上的利用。如果把这两种方法结合起来会有什么效果呢？Szegedy在2016年就试验了一把，把这两种 最顶尖的结构混合到一起提出了Inception-ResNet，它的收敛速度更快但在错误率上和同层次的Inception相同；Szegedy还对自己以前提出的Inception-v3进行了一番改良，提出了Inception-v4。Inception-v4与Inception-ResNet集成的结构在ImageNet竞赛上达到了3.08%的top5错误率，也算当时的state-of-art performance了。下面分别来看看着

最低0.47元/天 解锁文章
Inception-v4 和 Inception-ResNet架构
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
08-13 734
  Inception-v3 结构的复杂程度以后够复杂了，但是它还有几个升级版本，就是 Inception-v4，Inception-ResNet-v1 和 Inception-ResNet-v2。这几个升级版本都出自同 一篇论文《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》  这几个升级版的 Inception 模型基本设计思路都是遵循 Inception-v3 的设计思路，只不 过比
GoogleNet系列网络原理及结构详解：从Inception-v1到v4
梁瑛平的博客
12-28 1720
GoogleNet系列介绍，包括Inception v1到v4的原理、差异及其结构的详细解析，文章略长，PC端阅读更佳哦。
Inception v4、Inception-ResNet
qq_38016957的博客
09-30 359
Inception v4 由于历史的原因, Inception v3继承了太多的历史包袱,设计并非最优的,技术上的限制主要是为了模型能在DistBelief进行分布式训练。 迁移到Tensorflow后,去掉不必要的历史包袱,做一个简单一致的网络设计,有了Inception v4. Inception v4网络架构 其中包含了Stem、Inception、Reduction、Avarge Po...
inception V4 与resnet
keyanxiaocaicai的专栏
03-26 1477
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/lynnandwei/article/details/53736235
Inception V4 & Inception-ResNet
fnoi2014xtx的博客
06-15 204
Paper : Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning Code : unofficial unofficial 摘要 In order to optimize the training speed, we used to tune the layer sizes carefully in order to balance the computation between.
ResNets和Inception的理解
legend_hua的博客
04-10 1万+
翻译自吴恩达的deeplearning.ai课程，及时记录下来。原网址：点击打开链接     1、残差网络（Residual Networks (ResNets)） 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。这节课我们学习跳跃连接（Skip connection），它可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接构建...
Keras实现Inception-v4与ResNet v1/v2架构详解
Inception-v4网络结构中虽然没有直接使用剩余连接，但是Inception模块在一定程度上也借鉴了残差连接的思想，以解决训练深层网络的难题。 最后，“模型被打印并显示”可能是指模型的结构或参数被展示出来，这可能是...
【深度学习】GoogLeNet系列解读 —— Inception v4
z小白的博客
10-29 3万+
目录 GoogLeNet系列解读 Inception v1 Inception v2 Inception v3 Inception v4 简介 在介绍Inception v4之前，首先说明一下Inception v4没有使用残差学习的思想。大部分小伙伴对Inception v4存在一个误解，认为它是Inception module与残差学习的结合，其实并不是这样，Inception ...
Inception v4的网络结构
liupc的学习笔记
08-21 1520
一、Inception v4整体架构 Inception v4的整体框架如图9所示： 分为6大模块：Stem；Inception-A、B、C；Reduction-A、B。每个模块针对性的设计。这也是缺点吧，适用性很差。换一个数据集谁知道行不行，谁知道改哪里啊。所以现在很少能看到inception v4和inception resnet，几乎没人用。 二、详细介绍 2.1 Stem Stem(主干),最大的作用就是快速降低特征图的分辨率，使得后面的inception减小计算量。共有9层。也.
【精读AI论文】InceptionV4 & Inception-ResNet （the Impact of Residual Connections on Learning）
深度不学习！！的博客
04-24 5224
文章目录前言Abstract (摘要)Introduction (引言)Related Work (文献综述) 前言 今天看一下inceptionV4，之前的版本: inceptionV1 & GoogleNet 精读 inceptionV2 & BN 精读 inceptionV3 精读 看这篇论文之前建议看一下inception之前的几个版本，以及ResNet论文。 ResNet 精读+复现 Abstract (摘要) 摘要部分作者主要说，现如今深层的神经网络已经变成了CV领域的主
InceptionV4，Inception-ResNet论文笔记
charles_zhang_的博客
03-29 2103
InceptionV4，Inception-ResNet论文笔记 Abstract 非常深的卷积网络是近年来图像识别性能最大进步的核心。一个例子是Inception架构，它已经被证明以相对较低的计算成本实现了非常好的性能。最近，“残差连接”的引入与传统结构相结合，在2015年ILSVRC挑战赛中取得了最先进的表现；其性能与最新一代Inception-v3网络类似。这就提出了一个问题：将“Inception”与“Residual connetctions”结合起来有什么好处吗？在这里，我们给出了明确的经验证
论文笔记 | Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
bea_tree的博客
06-29 1万+
1 IntrouductionIn this work we study the combination of the two most recent ideas: Residual connections and Inception v3. We replace the filter concatenation stage of the Inception architecture with re
Inception-V4和Inception-Resnet论文阅读和代码解析
stesha_chen的博客
09-08 9468
目录： 论文阅读 代码解析 小结   论文阅读 论文地址：Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 此论文主要是作者尝试将inception与residual结合，而提出了inception-resnet-v1和inception-resnet-v2网络，并且为了...
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...
【深度学习】backbone网络结构ResNet、Inception、DenseNet简单概述
chen1234520nnn的博客
08-21 4326
目录 前言 各自的亮点： 一、ResNet 1. Resnet要解决的是什么问题 2. Residual Block的设计 3. ResNet 网络结构 二、Inception 1. Inception系列想要解决的问题 2. Inception V1-2014年 3. Inception V2、Inception-V3 -2015年 4. 总结 三、DenseNet 3.0 DenseNet优点: 3.1 DenseNet与Resnet的区别： 3.2 DenseNet网络结
深度学习--Inception-ResNet-v1网络结构
like_study_cat的博客
05-19 2651
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。Inception-ResNet-v2的stem与V4的结构类似，Inception-ResNet-v2的输出chnnel要高。Reductio
深度学习卷积神经网络——经典网络GoogLeNet(Inception V3)网络的搭建与实现
热门推荐
loveliuzz的博客
01-23 9万+
一、Inception网络（google公司）——GoogLeNet网络的综述 获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（层核或者神经元数）， 但是这里一般设计思路的情况下会出现如下的缺陷： 1.参数太多，若训练数据集有限，容易过拟合； 2.网络越大计算复杂度越大，难以应用； 3.网络越深，梯度越往后穿越容易消失，难以优化模型。  解决上述两个缺点的根本
深度学习-Inception-ResNet-v1网络结构
Lavi的专栏
06-06 2148
最新的Inception-ResNet-v4 最新的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 结构 Inception-ResNet-v...
YOLO 卷积层
最新发布
03-26
### YOLO模型中卷积层的实现与作用 #### 卷积层的作用 卷积层在YOLO模型中的主要功能是对输入图像进行特征提取。通过多层卷积操作，可以逐步捕获图像的空间层次特征，从低级边缘、纹理到高级语义信息[^3]。这些特征对于后续的目标检测任务至关重要。 #### 卷积层的具体实现 1. **基础架构** 在YOLO的不同版本中，卷积层的设计有所差异。例如，在YOLO v1中采用了24个卷积层来提取特征，并结合批量归一化（Batch Normalization, BN）技术以加速训练过程并提高泛化性能。而在YOLO v3中，则进一步优化了这一设计，引入了更复杂的卷积组合方式，如`1x1`卷积核用于降维以及`3x3`卷积核用于捕捉局部空间关系[^4]。 2. **批归一化的应用** YOLO v3特别强调了卷积层与BN层的融合策略。这种做法不仅有助于稳定梯度更新，还能减少过拟合现象的发生[^2]。具体而言，BN层通过对每一批次数据标准化处理，使得激活值分布更加均匀，从而提升收敛速度。 3. **轻量化变体——Tiny系列** 针对资源受限场景下的需求，YOLO推出了tiny版模型（如yolov3-tiny），其显著特点是减少了网络深度和宽度。尽管如此，仍保留了一定数量的关键卷积组件以维持基本效能。比如yolov3-tiny具备双尺度输出机制，分别对应于不同分辨率上的预测结果（即`13x13x(3*(num_classes+5))` 和 `26x26x(3*(num_classes+5))`) [^4]。这里`(num_classes+5)`表示每个边界框所需的参数总数，其中包含类别概率向量及坐标偏移量等信息。 4. **GoogLeNet启发式结构改良** 借鉴自Google提出的Inception模块设计理念，YOLO早期版本尝试利用交替排列的小型滤波器组代替单一的大尺寸感受野单元。此方法有效降低了整体运算负担的同时增强了表达能力。 ```python import torch.nn as nn class ConvBnLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, use_bn=True): super(ConvBnLayer, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=not use_bn) if use_bn: self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): x = self.conv(x) if hasattr(self, 'bn'): x = self.bn(x) return nn.functional.leaky_relu(x, negative_slope=0.1) ``` 上述代码片段展示了一个简单的带BN的卷积层定义及其前馈逻辑，适用于构建类似于YOLO那样的深层神经网络体系。 ---
评论
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