目录 1. 提出背景 2.论文核心 2.1 Depthwise Separable Convolution 深度分离卷积 2.1.1 ...
Xception Deep Learning with Depth wise Separable convolutions google Inception V Xception 并不是真正意义上的轻量化模型,只是其借鉴 depth wise convolution,而 depth wise convolution 又是上述几个轻量化模型的关键点,所以在此一并介绍,其思想非常值得借鉴。 创新点: ...
2018-05-15 21:04 0 922 推荐指数:
目录 1. 提出背景 2.论文核心 2.1 Depthwise Separable Convolution 深度分离卷积 2.1.1 ...
1.Inception网络发展 2.Xception网络结构 作业 1:文字回答:Xception中继承了哪些来自Inception系列的思想?又有哪些改进 ...
Xception网络是由inception结构加上depthwise separable convlution,再加上残差网络结构改进而来/ 常规卷积是直接通过一个卷积核把空间信息和通道信息直接提取出来,结合了spatial dimensions和channels dimensions ...
核心贡献:从Inception的思想:剥离时序卷积和空域卷积 得到启发,提出了Xception(Extreme Inception),希望能彻底解耦二者。 其他贡献: 本文提供了关于Inception的一种解释。 讨论了与现有深度可分离卷积的区别,并指出其最大影响因素是两层卷积 ...
作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Ke ...
1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/Google ...
引言 Google提出的Inception系列是分类任务中的代表性工作,不同于VGG简单地堆叠卷积层,Inception重视网络的拓扑结构。本文关注Inception系列方法的演变,并加入了Xception作为对比。 PS1:这里有一篇blog,作者Bharath Raj简洁明了 ...