Going Deeper with Convolutions #paper 1. paper-info 1.1 Metadata Author:: [[Christian Szegedy]], [[Wei Liu]], [[Yangqing Jia]], [[Pierre Sermanet]], [[Scott Reed]], [[Dragomir Anguelov]], [[Dumitru Erhan]], [[Vincent Vanhoucke]], [[Andrew Rabinovich]] 作
【模型复现】高效深度学习结构—GoogLeNET 模型复现教程 极链AI云 注册链接 关注极链AI云公众号，学习更多知识！ 文章目录 【模型复现】高效深度学习结构—GoogLeNET 模型复现教程一、模型详情1.1 模型简介：1.2 关键词：1.3 应用场景：1.4 结构：1.5 论文地址：1.6 模型来源： 二、平
GoogLeNet是一个到目前为止仍然被广泛使用的网络。 GoogLeNet被认为是第一个卷积层超过一百层的网络。 GoogLeNet，其实就是Google的Net，本身就是Google的一批人做的，这里是玩了一个梗，将L大写，算是对LeNet的致敬。 Inception块： GoogLeNet最重要的概念。 Inception块：我什么都
1、Inception-v4模型 结构：六大模块 1、stem（9层） 2、Inception-A（3*4层） 3、Reduction-A（3层） 4、Inception-B（5*7层） 5、Reduction-B（4层） 6、Inception-C（4*3层） 加一个全连接层，共76层 注： padding 两种模式： ·no padding 输入图像n*n，过滤器f*f，输出图像大小为：（n-f+1)2 ·Same 进行padding
【名字】 1.标题中deep的双关含义： （1）以“Inception module”的形式引入的一种新层次的组织方式，境界更深 （2）网络深度（depth）更深 2.GoogLeNet名字起源：向LeNet致敬 3.Inception名字起源： （1）《Network in Network》 （2）We need to go deeper（internet meme） 【作者】 1.一作：Christia
Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年
最原始的Inception模块 思路是对输入的feature map进行多尺度卷积核的并行计算，然后把结果进行汇总、融合。 缺点 不同尺度 filter 生成的feature map摞起来以后会越来越厚，最后导致参数量爆炸！ Note: 对于一个RGB图像，如 256×256×3 来说。256×256是这张图片的尺寸，我们看
目录GoogLeNet代码实现QA GoogLeNet 虽然现在NiN基本没有被使用，但是GoogLeNet还是被比较多的使用。 这个网路出来的时候也是吓了大家一跳，就是做到了一个几乎快到100层的卷积层，基本可以认为是第一个超过百层的卷积神经网。虽然不是直接有100层深，但确实卷积个数超过了100。 NiN严重
GoogleNet学习笔记 前言 2014年获得ImageNet挑战赛分类任务第一名的是GoogleNet，同年Vgg获得了定位任务第一名和分类任务第二名的成绩。GoogleNet是Google团队研发的深度网络结构，之所以叫做“GoogleNet”，是为了向“LeNet”致敬[1]。与VGGNet模型相比较，GoogleNet模型的网络深度
带你读论文系列之计算机视觉–GoogLeNet 0 闲谈 玩起手机，看着电视，所有的计划都被抛之脑后，此时的快乐是深夜不舍睡下的愧疚。我总是想着明天怎么，而有时不知珍惜当下；总想着那些离开的朋友，而对现在不满；总想着如果这样，而不是我做了会如何。这两天反思了一下，我太依赖有人给我一个
GoogLenet GoogLenet网络模型主要采用一系列Inception模型构成，本文只罗列了其中一种 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Inception(nn.Module): def __init__(self, in_c, c1, c2, c3, c4): ''' in_c表示
1、 模型介绍 GoogLeNet作为2014年ILSVRC在分类任务上的冠军，以6.65%的错误率力压VGGNet等模型，在分类的准确率上面相比过去两届冠军ZFNet和AlexNet都有很大的提升。从名字GoogLeNet可以知道这是来自谷歌工程师所设计的网络结构，而名字中GoogLeNet更是致敬了LeNet。GoogLeNet中
目录 摘要 制作数据集 导入所需要的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 测试 摘要 给你一张动漫图片，你能告诉我出自哪个动漫吗？今天我们就用GoogLeNet做到这一点。我选择的的动漫有秦岭神树、吞噬星空和秦时明月。图片样例如下： 秦岭神树
1 爬取奥特曼 get_data.py import requests import urllib.parse as up import json import time import os major_url = 'https://image.baidu.com/search/index?' headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/
1 AI论文笔记–Going deeper with convolutions（2014年论文） 原文链接：https://arxiv.org/abs/1409.4842 还不错的CSDN全文翻译：https://huangfei.blog.csdn.net/article/details/70336079 还不错的InceptionV1-V4论文小结： https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/8
介绍 与VGG同年，参数量远少于VGG模型 结构 inception 多种卷积核 22层 创新点 多种卷积核共同使用提高计算效率 1X1卷积核降低计算维度，比如192转到96，图像大小不变 中间输出计算LOSS防止梯度爆炸
Going deeper with convolutions 更深的卷积网络 简介 Inception v1-GoogLeNet（论文阅读总结） - 知乎 (zhihu.com) 开启多尺度卷积时代拉开1*1卷积广泛应用序幕为GoogLeNet系列开辟道路 GoogLeNet结构 Inception Module 特点: 1．多尺度2.1*1卷积降维，信息融合3.3*3 max poo
LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet，ResNeXt，DenseNet，Shake Shake，SeNet，MobileNet，ShuffleNet，DarkNet LeNet：最早用于数字识别的CNN AlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层 小卷积叠加来替换单个的大卷积 ZF Net：2013ILSVRC冠军 GoogleNet：2014
GoogLeNet Incepetion V1是GoogLeNet的最早版本，出现在2014年的《Going deeper with convolutions》. Motivation 提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度，这也就意味着巨量的参数。但是，巨量参数容易产生过拟合也会大大增加计算量。 文章认为解决上述两个缺点的根本方法是
2014年新加坡国立大学提出的 在GoogLeNet之前，该设计后来为GoogLeNet(Inception)和 ResNet 等网络模型所借鉴 NIN——Network In Network 网络中的网络 前面的的LeNet、 AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来
目录 前言一、GoogLeNet背景介绍二、Inception网络结构2.1 Inception v12.2 Inception v22.3 Inception v32.4 Inception v4，Inception ResNet2.4.1 Inception v42.4.2 Inception-ResNet 前言 这是入门CV的第三篇，尽量做到通俗易懂，该篇是目前写的内容最多的文章，体会了什
Going Deeper with Convolutions 不是论文写的烂，只是我太菜。 1*1 卷积的使用 降维 相同感受野，提升特征丰富度 多尺寸特征卷积再融合 1.提取不同尺度的特征信息 2.稀疏矩阵，变稠密矩阵 3. 特征聚类，Hebbin赫布原理 ，相关性强的特征被聚集在一起
1.简介 提升神经网络性能的最直接方法就是增大size，包括增加深度以及每一层的神经元数。但这样做有两个主要的缺点：（1）参数过多，当训练数据不大时，模型容易出现过拟合。（2）计算量大，越多的参数需要越多的计算资源。而且增加的神经元还有可能是无效的。 那么，能避免上述两个缺
googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。GoogleNet虽然有22层，但是参数量只有AlexNet的1/12 GoogleNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度，或者是它的宽度，但是一般情况下，更深和更宽
论文题目：Going deeper with convolutions 论文链接：https://arxiv.org/abs/1409.4842 论文研究目标 利用赫布理论和多尺度处理直觉设计一种增加深度和宽度的提高内部计算资源利用率的（同时保持了计算预算不变）网络。 网络主要结构 点赞 收藏 分享 文章举报
