Inception Architecture for Computer Vision

最新推荐文章于 2023-03-13 18:45:24 发布
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分类专栏： 【计算机视觉】 【高级算法】
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cwlseu/article/details/103696624
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Inception架构是深度神经网络中的关键模块，源于2014年的GoogLeNet。该架构通过避免特征表示瓶颈、利用高维度处理局部信息、低维嵌入的空间聚合以及平衡网络宽度和深度，提升了模型性能。Network In Network的提出是为了处理非线性语义空间，采用MLPConv堆叠和全局平均池化以减少过拟合。Inception网络在保持信息流的同时，通过不同大小的卷积核组合，有效地减少了计算复杂性。

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

目的

2014年之后，深度CNN网络成为主流，其中出现了Inception之后，将神经网络由十几层加深到34层[^2], Inception作为后来深度神经网络中的重要组成模块，有对其中的原理和效果进行钻研学习一下。

论文

Network In Network提出原因[^1]

提出原因

Generalized Linear Model使用的前提是假设语义空间是线性可分的。但是往往并不是假设的那样子，来自同一个概念的数据信息往往是非线性的，从而表示这些信息要使用输入参数X的非线性关系函数。

结构

最低0.47元/天 解锁文章
论文阅读：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
qq_39109729的博客
10-16 4660
论文阅读：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 这篇论文是Inception 结构的一次改进，作者Christian Szegedy基于Inception提出了进一步提升卷积网络性能的几点原则，并结合实验对所提出的几点原则进行论证，进而提出了Inception-v2以及Inception-v3。 摘要 作者提到虽然扩大模型，增加计算能力可以在数据集充分的情况下提升卷积网络模型的性能，但是对于移动端的视觉任务以及大数据的任务场景来说
(Inceptionv3)Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
chenaxin的博客
10-21 478
翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要   对许多任务而言，卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心。从2014年开始，深度卷积网络开始变成主流，在各种基准数据集上都取得了实质性成果。对于大多数任务而言，虽然增加的模型大小和计算成本都趋向于转化为直接的质量收益（只要提供足够的标注数据去训
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
08-23
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 重新思考计算机视觉的初始架构 Christian Szegedy， Vincent Vanhoucke， Sergey Ioffe， Jonathon Shlens， Zbigniew Wojna （2015年12月2日提交（v1），最近于2015 年12月11日修订（本版本v3）） 卷积网络是大多数最先进的计算机视觉解决方案的核心，用于各种各样的任务。自2014年以来，非常深入的卷积网络开始成为主流，在各种基准测试中取得了实质性的进展。虽然增加的模型大小和计算成本趋向于转化为大多数任务的即时质量增益（只要为培训提供足够的标签数据），计算效率和低参数计数仍然是各种用例的移动视觉和大数据情景。在这里，我们探索如何通过适当的因式分解和积极的正则化来以网络的方式扩展网络，从而尽可能高效地利用增加的计算。我们对ILSVRC 2012分类挑战验证集的方法进行了基准测试，证明了相对于现有技术的实质性收益：使用计算成本为50亿乘法的网络进行单帧评估的21.2％的前1和5.6％增加每个推断和使用少于2500万个参数。通过4个模型和多作物评估的综合，我们报告验证集上3.5％的前5个错误（测试集上为3.6％的错误）和验证集上的17.3％的top-1错误。
深度学习论文--Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
DAOCHI
10-24 1852
本文翻译论文为深度学习经典模型之一：Inception-v2，Inception-v3 论文链接：http://arxiv.org/abs/1512.00567v3 摘要：当前趋势下，卷积网络是解决大部分视觉任务的核心部分。自2014年之后，深度卷积网络开始变为主流网络，在很多基准数据集上都取得较大的进展。尽管增加模型大小和计算代价可以立刻得到效果的提升，但是计算效率和模型的参数量（参数越少越...
Inception V3 -- 《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》论文笔记
JR_Chan的博客
10-09 1447
Inception V3  这篇文章是Inception系列的第三篇，在文章中提出了Inception V3（arxiv上的论文还有V2的，不过在CVPR上的文章基本都改成了V3，可能是考虑到大家都喜欢把之前的BN-Inception称为Inception V2吧。。。），文章发表在了CVPR 2016。原文可见Rethinking the Inception Architecture for C...
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 笔记
u014114990的专栏
12-21 5263
面向计算机视觉的改进Inception CNN框架(3.46% top-5 error on ImageNet)】 摘要： 目的：Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible b
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision-Inception v2 v3详细解读
appleclub666的博客
10-09 657
作者：18届CYL 日期：2020.9.3 期刊： 2015-CVPR 标签： Inception v2 v3 《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》 一、写在前面的话：若有差错 欢迎指正 背景知识区： 1、Inception v1架构的各种设计决策的贡献因子并没有明确表述。而尽管直观的看inception架构是由inception模块堆叠而成，看起来网络结构好像不是很复杂，但是相对于其他如VGG这样的网络还是复杂了不少。（这里
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision.pdf
最新发布
11-19
通过优化网络结构和利用先进的正则化技术，Inception架构不仅在分类任务上取得了优异表现，也在其他视觉任务中开辟了新的应用领域。 此外，计算机视觉领域的研究者们通过在不同规模和复杂性上的深入实验，逐渐理解...
Inception v3:Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision翻译理解
Handy521的博客
04-15 2119
参考博客https://blog.youkuaiyun.com/Quincuntial/article/details/78564389 Abstract 只要有足够的标签数据，增加模型尺寸和计算时间对大多数任务有用。Here we are exploring ways toscale up networks in ways,目的式通过适当的分解卷积核积极的正则化来尽可能地有效利用增加地计算。 Intr...
Inception结构详解(从V1到V4，再到xcpetion)
热门推荐
ximu__l的博客
03-13 1万+
详细讲了关于Inception结构的内容和原理(从Inception V1到Inception V4，再到xcpetion)，都做了详细的介绍
论文阅读（8）对计算机视觉的Inception架构的反思
peacefairy的博客
01-03 263
目录Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision摘要1、引言2、通用的设计原则3、大尺寸滤波器的因式分解3.1 大卷积转换成小卷积3.2 分解为非对称卷积4、辅助分类器的使用5、有效降低特征图的大小6、Inception V27、基于标签平滑的模型正则化（LSR）8、训练方法9、低分辨率图像的识别10、实验结果和比较11、结论 Rethinking the Inception Architecture for Computer Visio
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision(2015)论文综述
qq_42575422的博客
06-09 364
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision论文综述 摘要：一般来说模型越大，参数越多，计算量越大，检测效果越好。但是计算量太大的话对于算力有限的情况下不能使用了，如移动终端。本文主要研究通过对大size卷积进行分解成小size的卷积的方式来拓展网络模型，这种方法会增加一部分计算量，但是减小了参数量，配合着正则化，能够充分拓展网...
Inception-v3 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
weixin_44424852的博客
01-11 220
1.摘要： 旨在通过适当的分解卷积和积极的正则化 2.VGGNet[18]具有架构简洁的强有力特性，但它的成本很高：评估网络需要大量的计算。 3.GoogleNet只使用了500万参数，与其前身AlexNet相比减少了12倍，AlexNet使用了6000万参数。此外，VGGNet使用了比AlexNet大约多3倍的参数。 4.信息内容不能仅通过表示的维度来评估，因为它丢弃了诸如相关结构的重要因素；维...
Inception结构学习笔记（GoogLeNet续）
KeEN_Xwh的博客
09-20 390
本专栏将从论文的角度解读一下CV方向的一些经典神经网络模型及其贡献与意义，以期加深自己的印象，后续可以随时翻看并且学习其中好的tricks。上一期介绍了基于InceptionV1提出的GoogLeNet，这一期介绍Inception的改进之路——InceptionV2到V4. 一、InceptionV2 & V3 相关的论文： 1、《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covaria
[论文笔记]Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
talysun0715的博客
03-15 424
摘要：本文探索了一种方法，通过尽可能有效的稳定分解卷积核和正则化来利用增加的计算量来逐级增加网络的规模。这样单个网络可以在ImageNet数据集上达到21.2%的top-1错误率和5.6%的top-5错误率。与此同时，通过级联多个网络，可以达到17.3%的top-1错误率和3.5%的top-5错误率。...
深度卷积对抗神经网络 基础 第五部分 Inception-v3 architecture GANs
Delay_coder的博客
01-31 829
深度卷积对抗神经网络 基础 第五部分 Inception-v3 architecture GANs
Inception V3(Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision)
u011961856的专栏
08-01 1050
文献的创新点: 用​的卷积代替​的卷积,以减小参数和计算量: 用​和​的卷积代替​的卷积,从而减小了参数和计算量: 原始inception结构图如下: 使用2层​卷积层替代​的卷积层,改进后inception结构图如下: 对于​卷积,使用​和​的卷积层代替,改进后inception结构图如下: 使用​和​的卷积层代替​的卷积层,改进后inception结构图如下:
rethinking the inception architecture for computer vision
guojingjuan的博客
04-06 2293
Google在GoogleNet中提出了inception概念之后，又提出了inception_2,inception_3，都在这篇论文中谈及。 文章地址为http://arxiv.org/pdf/1512.00567v3.pdf 四个通用的设计原则（General Design Principles): 1. Avoid representational bottlenecks，espec
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