Inception系列

最新推荐文章于 2022-07-11 19:49:04 发布
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本文探讨了InceptionV3网络的设计原理，强调了InceptionModule如何通过提高参数利用率和使用1x1卷积提升效率。文章指出，增加输出通道和不同大小的卷积比例（如3x3和5x5）对于网络后部尤其重要。InceptionV4继续沿用这一结构，并结合ResNet以实现更强的性能。Inception-ResNet则进一步简化了模块设计。
  • 看了好多文章，这篇最棒啦
  • 总结以下几点：
    • 1.Inception Module提高了参数的利用率
    • 2.卷积层提高表达能力，主要靠增加输出通道
    • 3.大量使用1*1卷积，因为性价比高
    • 4.相关度高的节点聚类在一起
    • 5.网络靠后部分应增加3×3和5×5的比例
  • 上面的文章只说到v3，Inception v4还是沿袭了之前的结构。Inception-ResNet是结合了resnet，同时Inception Module可以更简单。
Inception系列详解
weixin_45622568的博客
09-07 1983
咱们知道当做卷积的时候，是选择1*1的卷积、3*3、5*5、MaxPooling还是Multiple1*1，到底用哪个比较好，对于Inception块来说，这几个卷积都选择了 ，要兼容并蓄，设计了不同的通道，使用不同窗口大小的卷积层，将4个路径从不同层面抽取信息，然后在输出通道维度合并。1x1conv followed by 3x3 conv：然后第二条路，首先通过1*1的卷积层对通道数做变换，降低通道数来控制模型的复杂度，然后再通过3*3的卷积层，pad=1，使得输入和输出的高宽一样；
Inception系列回顾
日拱一卒
05-16 949
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inception系列
ffllxx123的博客
07-11 859
无
Inception系列：Inception-v1（GooLeNet）、Inception-v2、Inception-v3、Inception-v4论文全面解读
jsk_learner的博客
11-01 3512
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基于卷积神经网络与迁移学习技术开发的狗品种识别算法应用项目_该项目是一个利用深度学习和计算机视觉技术特别是卷积神经网络CNN及其高级变体如VGG16Inception系列.zip
最新发布
12-02
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【Interview】 ResNet系列/ Inception系列/ MobileNet系列/ ShuffleNet系列 网络结构图
鹿鹿的博客
11-01 1167
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深度学习经典网络: Inception系列网络(Inception v4 和Inception-ResNet)
weixin_42615068的博客
07-31 1366
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简记Inception系列
雄关漫道真如铁 而今迈步从头越
12-10 5592
《简记Inception系列》   Inception系列模型的发展过程，以及其中利用的很多经典的模块，包括产生的一些结论，在后续的分类网络，包括图像语义分割网络当中的一些模块都是如出一辙的。所以对Inception系列模型的整理和记录，有助于对深度学习模型设计的理解，从演化过程来理解Google团队的科研思路，对于不同的问题的不同解决方案，从而形成自己的创新思维，本文简单记录一下Inception系列网络的各个关键概念。 Key Words：Inception moudule、Batch Norm、.
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莫一丞元
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Inception系列网络
qq_34650584的博客
02-19 288
详情请参考原文链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/161494535 以下为个人思考： 1、Inception V1从宽度上增加卷积层，这是与当时主流从深度上增加卷积层的网络所区别的。在网络表达和调节上起到一定作用，使得计算量减少，Inception系列也延续了V1的基础。 2、Inception V2开始有了质的飞跃，Batch Normalization的提出不仅加快训练速度，也起到减小过拟合的作用，使得后来不少网络借鉴。此外，用两个或以上更小的卷积层替代较大的卷积层方式
Inception系列解读
tominent的博客
12-07 1023
Inception-v1 思想： 加宽；多种不同卷积都用上 Inception module 的提出主要考虑多个不同 size 的卷积核能够增强网络的适应力，paper 中分别使用1*1、3*3、5*5卷积核，同时加入3*3 max pooling。 每一层 Inception module 的 filters 参数量为所有分支上的总数和，多层 Inception 最终将导致 model 的...
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06-01 1149
0.摘要 之前简单的看了一下incepiton，在看完resnext后，感觉有必要再看一看本文 改善深度神经网络性能的最直接方法是增加其大小。 这包括增加网络的深度和网络宽度，这样会带来一些缺点：较大的规模通常意味着大量的参数，这使得扩大后的网络更容易过度拟合。增加网络大小的另一个缺点是计算资源的使用急剧增加 ...
Inception v1 —v2 —v3 —v4
nysai的博客
11-28 626
构建深度卷积网络：Inception系列与Keras实现解析
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