原文:图像分类(一)GoogLenet Inception_V1:Going deeper with convolutions

论文地址 在该论文中作者提出了一种被称为Inception Network的深度卷积神经网络,它由若干个Inception modules堆叠而成。Inception的主要特点是它能提高网络中计算资源的利用率,这得益于网络结构的精心设计 基于 Hebbian principle 和 the intuition of multi scale processing ,使得网络在增加宽度和深度的同时又能 ...

2019-03-24 14:19 0 666 推荐指数:

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解读(GoogLeNetGoing deeper with convolutions

GoogLeNetGoing deeper with convolutions Inception结构 目前最直接提升DNN效果的方法是increasing their size,这里的size包括depth和width两方面。在有足够的labeled training data 时这种 ...

Fri Mar 11 23:03:00 CST 2016 0 5997
【CV论文阅读】Going deeper with convolutions(GoogLeNet)

目的: 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题: 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题: (1)参数增加,数据不足的情况容易导致过拟合 (2)计算资源要求高,而且在训练过程中会 ...

Tue Aug 02 04:17:00 CST 2016 0 3640
图像分类Inception家族进化史「GoogleNetInception、Xception」

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 ...

Sat May 25 04:22:00 CST 2019 0 922
GoogleNet模型图像分类

Googlenet模型进行图像分类 有三个文件需要下载: 第一个是caffe模型,第二个是整个网络的描述文件,第三个是1000种分类对应的名称表 主要的API有以下: 1.blobFromImage函数 ...

Tue Jun 09 19:13:00 CST 2020 0 726
Inception系列之Inception_v1

Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Batch-Normalization 目前,神经网络模型为了得到更好的效果,越来越深和越来越宽的模型被提出。然而这样会带来以下几个问题: 1)参数量,计算量越来越大,在有限内存和算力的设备 ...

Sat Nov 07 07:45:00 CST 2020 0 418
 
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