0 - 背景 在经过了inception v1的基础上,google的人员还是觉得有维度约间的空间,在《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》一文中,通过卷积分解、网格约间等方式来修改inception模块 ...
. 背景 随着何凯明等人提出的ResNet v ,google这边坐不住了,他们基于inception v 的基础上,引入了残差结构,提出了inception resnet v 和inception resnet v ,并修改inception模块提出了inception v 结构。基于inception v 的网络实验发现在不引入残差结构的基础上也能达到和inception resnet v ...
2017-11-05 15:00 1 13393 推荐指数:
0 - 背景 在经过了inception v1的基础上,google的人员还是觉得有维度约间的空间,在《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》一文中,通过卷积分解、网格约间等方式来修改inception模块 ...
在残差逐渐当道时,google开始研究inception和残差网络的性能差异以及结合的可能性,并且给出了实验结构。 本文思想阐述不多,主要是三个结构的网络和实验性能对比。 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual ...
网络结构解读之inception系列五:Inception V4 在残差逐渐当道时,google开始研究inception和残差网络的性能差异以及结合的可能性,并且给出了实验结构。 本文思想阐述不多,主要是三个结构的网络和实验性能对比。 Inception-v ...
Inception模块分为V1、V2、V3和V4。 V1(GoogLeNet)的介绍 论文:Going deeper with convolutions 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf 主要问题: 每张图中主体所占区域 ...
论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal ...
from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点 ...
0.背景 这个模型是《Deep Learning高质量》群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候,看到对应的论文《VGGFace2: A dataset for rec ...
还是越深越好的结论 VGG 2. Inception 与VGG同期出来的有googlenet,该网 ...