【Network architecture】Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision（inception-v3）论文解析...

最新推荐文章于 2025-05-06 21:41:10 发布
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本文详细解读了Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision（inception-v3）论文，探讨了网络设计的四个基本原则，包括避免特征瓶颈、高维信息处理、空间聚合与降维、平衡网络深度与宽度。文章深入分析了大型滤波器的分解策略，如3x3卷积的拆分，以及非对称卷积在减少计算量上的优势。此外，还讨论了辅助分类器的作用和模型正则化的改进，如标签平滑。实验结果显示，Inception-v3通过精心设计的网络结构，在保持高效的同时，提升了计算机视觉任务的性能。

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【Network architecture】Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision（inception-v3）论文解析

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论文阅读：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
qq_39109729的博客
10-16 4779
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
10-21 505
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
2 AI论文笔记--Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
weixin_44994302的博客
06-04 1211
2 AI论文笔记–Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
READING NOTE: Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
joshua_1988
08-29 931
TITLE: Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
深度学习论文--Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
DAOCHI
10-24 1886
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...
网络模型 Inception V2/V3-Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
AI小作坊 的博客
12-27 2867
https://github.com/Moodstocks/inception-v3.torch本文是对 GoogleNet 网络模型 Inception 架构的重思考和改进，Inception V3, 其中 Going deeper with convolutions 是 Inception V1, Batch Normalization 是 Inception V2。1 Introduct
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文笔记
Jayxbx的博客
04-16 758
0 摘要 自从2014之后，深度卷积网络成为了计算机视觉解决方案的主流。模型的大小和计算成本的增加可以直接转换成质量收益。但是对于像移动视觉和大数据场景，计算效率和低参数计算仍是限制因素。本论文探索一种扩大网络的方法，目标是通过适当的分解卷积和积极的正则化来尽可能地有效利用增加的计算。 1 介绍 从2014年开始，通过利用更深更宽的网络，网络架构的质量得到了明显改善。VGGNet和Goo...
CNN系列：Inception-v3：重新思考计算机视觉的初始架构（Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision）...
肥猫64的博客
05-05 866
原论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567· 译者按： Inception 网络是 CNN 分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。第一次提出 Inception 结构的 GoogLeNet...
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 3444
Inception系列PaperInception-v1-2014Inception-v2-2015Inception-v3-2015 Paper v1: Going deeper with convolutions v2: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covaria...
【论文阅读】Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
最新发布
qq_34222839的博客
05-06 1252
Inception-v2，Inception-v3
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。
googLeNet--Inception四部曲三Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
liangjunsheng0426的博客
01-07 1069
原论文：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 作者：Christian Szegedy，Vincent Vanhoucke，Sergey Ioffe，Jonathon Shlens，Zbigniew Wojna 时间：Submitted on 2 Dec 2015 (v1), last revised 11 De
Inception-v3 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
weixin_44424852的博客
01-11 238
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...
[论文笔记]Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
talysun0715的博客
03-15 442
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。...
论文笔记 | Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
bea_tree的博客
06-28 2208
醉醉的，写完之后竟然被新的文章代替了，只能重新写一遍了～AuthorsChristian Szegedy Vincent Vanhoucke Sergey Ioffe Jonathon ShlensAbstractHere we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the a
Inception V3(Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision)
u011961856的专栏
08-01 1076
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:
GoogleNetV3 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
小菜鸟的AI之路
02-13 579
论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.00567 1、introduction GoogLeNet与VGG在2014年ImageNet比赛中均取得了较好的成绩，但是在参数数量和计算资源方面，GoogLeNet更少，GoogLeNet有大约5百万个参数，相比较与6000万参数的AlexNet，少了12倍，而VGG的参数数量是AlexNet参数数量的3倍多，因此Goo...
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision的结构分析
03-14
嗯，用户想让我详细分析《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》这篇论文中的网络结构，也就是Inception-v3。首先，我需要回忆一下这篇论文的主要内容。记得Inception-v3是在Inception-v2的...
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