但由于卷积层与全连接层的分解方式不同，本文分别从卷积层和全连接层2个不同角度回顾与分析低秩分解技术在深度神经网络中的应用。...更为重要的是TensorRT对于网络结构进行了重构和优化，主要体现在以下几个方面： （1）TensorRT通过解析网络模型将网络中无用的输出层消除以减小计算。...（2）对于网络结构的垂直整合，即将目前主流神经网络的Conv、BN、Relu三个层融合为了一个层，例如将图1所示的常见的Inception结构重构为图2所示的网络结构。...Tips：想更好地利用TensorRT加速网络推断，可在基础网络中多采用Inception模型结构，充分发挥TensorRT的优势。...12.1 0.7374 Resnet50 int8 TRT4.0.1 6 0.7226 Resnet101 fp32 TensorFlow 36.7 0.7612 Resnet101 fp32 MXnet
使用inception-ResNet v2 architecture结构使用不同的感受野训练特征。 使用Siamese networks进行对抗训练。...使用ResNet50, Xception, Inception ResNet v2 x 5，最后一层用全连接。...使用ResNet152作为预训练的特征提取器。 将ResNet的最后的全连接层替换为3个使用dropout的全连接层。 在decoder中使用转置卷积。 使用VGG作为基础结构。...), Inception v3 (139), InceptionResNet v2 (299), DenseNet121 (224) AlbuNet (resnet34) from ternausnets...Active Contour Loss 加入了面积和尺寸信息，并集成到深度学习模型中。
卷积层和全连接层的所有输出都连接到 ReLu 非线性激活函数。最后的输出层连接到一个 softmax 激活层，它产生 1000 个类标签的分布。...与 AlexNet 相比，VGG 的主要改进包括使用大内核大小的过滤器（第一和第二卷积层中的大小分别为 11 和 5）和多个（3×3）内核大小的过滤器。...Inception v3 (2015) 与 VGGNet 相比，Inception Networks 已被证明在计算效率更高 Inception v3 网络的架构是逐步构建的，结构图可点击查看大图 在这里插入图片描述...要理解这一点，必须知道普通 CNN 中的层是如何连接的。 这是一个简单的 CNN，其中各层按顺序连接。...对比下，ResNet50和ResNeXt-50的网络结构图如下： MobileNetv3 （2019） 在ImageNet分类任务上，相对于MobileNetV2, MobileNetV3-small
【其他贡献】 使用global average pooling代替全连接层，减小参数数量；使用1*1卷积层来缩减通道数量 Inception v2 【主要贡献】「首次提出BN层，减少Internal Covariate...实验结果对比 在inception-resnet-v1与inception v3的对比中，inception-resnet-v1虽然训练速度更快，不过最后结果有那么一丢丢的差于inception v3；...「【个人建议把重点放在inceptionv1-v3上，对v4了解一下即可】」 Resnet resnet提出是在Inception v3和inception v4中间，这样时间线就连上了。...【实验结果来说，增加Cardinality的效果是有的，和resnet50/101相比，参数量相近的情况下，resnext的准确率有所提升。】...Excitation激励 首先通过一个全连接层进行降维，即如下公式中的W1z，然后经过relu激活函数。
在本文写作时，Keras 已经将这 6 种预训练模型集成到了库中： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception v3 Xception MobileNet VGG 网络以及从...一年之后，研究者在第二篇论文中发展出了 Inception v2 和 v3，并在原始版本上实现了多种改进——其中最值得一提的是将更大的卷积重构成了连续的更小的卷积，让学习变得更轻松。...最新的版本 Inception v4 甚至将残差连接放进了每一个模组中，创造出了一种 Inception-ResNet 混合结构。...第二篇 Inception 论文（提出 v2 和 v3）是在最早的 ResNet 论文发布之后的第二天发布的。2015 年 12 月真是深度学习的好日子。...而且正如其名字表达的那样，它将 Inception 的原理推向了极致。 它的假设是：「跨通道的相关性和空间相关性是完全可分离的，最好不要联合映射它们。」 这是什么意思？
v3版本和v2版本出现在同一篇文章中，Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision。...v3比v2多的是分解了7*7卷积，辅助分类器使用了 BatchNorm。 v4版本添加了reduction block，用于改变网格的宽度和高度。...inception-resnet引入残差连接，将 inception 模块的卷积运算输出添加到输入上。 15、了解ResNext网络吗？...26、Restnet中各个stage是什么含义，如何串联在一起？Resnet50和Resnet101有什么区别？ 答：第一个stage图像尺寸没有变，接下来每一个stage图像尺寸都缩小二倍。...每个block有3层，resnet101相比resnet50只在第三个stage多了17个block，也就是多了17*3=51层。 27、你觉得ShuffleNet的缺点是什么？
，此外标准CNN中包含具有固定输出的全连接层（即分类网络的输出是固定的维度），但在我们的数据集中，一副图像中可能有许多相同或不相同类别的违禁物品，并且违禁物品可能有不同的空间位置和长宽比，因此使用分类方法会导致计算成本高昂...此外网络添加了横向连接，连接重建的层和相应的特征图，以帮助检测器更好的预测目标位置。整个特征金字塔在所有层上都具有丰富的语义，并且可以在不牺牲特征表征、速度、内存的情况下快速构建。...Inception v3具有与Inception v2相同的架构，但有一些小的更改。...从上图中，就计算时间而言，我们可以为使用的每个模型按从最快到最慢的顺序排列，分别是：Resnet101、Inception_v3、Resnet50和Mobilenet_v1。...另一方面，按最高到最低的准确性顺序排序，分别是Inception_v3、Resnet101、Resnet50和Mobilenet_v1。
目前Inception系列具体网络结构包括： Inception v1 Inception v2 Inception v3 Inception v4 Xception Inception Convolution...v2 & Inception v3 - 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567 Inception v2 和 Inception v3 均来自同一篇论文《Rethinking...这样在使用较小的计算量情形下还可以避免瓶颈层，ShuffleNet中也采用了这种策略。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1602.07261 Inception v4主要的motivation则是 Inception 架构和残差连接结合起来会是什么效果？...但此时，通道间的相关性和空间相关性仍旧没有完全分离。
AlexNet 有 5 个卷积层和 3 个最大池化层，它可分为上下两个完全相同的分支，这两个分支在第三个卷积层和全连接层上可以相互交换信息。...而在传统的网络架构中引入残差连接曾在 2015ILSVRC 挑战赛中获得当前最佳结果，其结果和 Inception-v3 网络当时的最新版本相近。...这使得人们好奇，如果将 Inception 架构和残差连接结合起来会是什么效果。在这篇论文中，研究者通过实验明确地证实了，结合残差连接可以显著加速 Inception 的训练。...注意它们和 Inception v2（或 v3）模块的相似性。...（左起）Inception ResNet 中的 Inception 模块 A、B、C。注意池化层被残差连接所替代，并在残差加运算之前有额外的 1x1 卷积。
不过，在预训练的模型（VGG16、VGG19、ResNet50、Inception V3 与 Xception）完全集成到Keras库之前(不需要克隆单独的备份)，我的教程已经发布了，通过下面链接可以查看集成后的模型地址...Keras上最好的深度学习图像分类器 下面五个卷积神经网络模型已经在Keras库中，开箱即用： VGG16 VGG19 ResNet50 Inception V3 Xception 我们从ImageNet...最后三层分别是2个有4096个神经元的全连接层和一个softmax层。...“16”和“19”表示网络中的需要更新需要weight（要学习的参数）的网络层数（下面的图2中的列D和E）,包括卷积层，全连接层，softmax层： ?...GoogLeNet中所用的原始Inception模型 Inception模块的目的是充当“多级特征提取器”，使用1×1、3×3和5×5的卷积核，最后把这些卷积输出连接起来，当做下一层的输入。
keras中直接可供使用的网络和预训练权重如下： from .vgg16 import VGG16 from .vgg19 import VGG19 from .resnet50 import ResNet50...from .inception_v3 import InceptionV3 from .inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2 from .xception...或者152等网络时，常规的操作是不行的。...以下代码会报错： from keras.applications.resnet101 import ResNet101 经过查看keras源代码，我发现resnet101网络的定义并不在keras.applications...模块中，而是在keras_applications.resnet_common模块中，于是我使用以下代码导入resnet101: from keras_applications.resnet_common
在实际应用中，由于不同的场景下有不同的限制和需求，需要根据实际情况权衡选择最适合的检测方法。这就需要我们对不同检测器的性能有更客观的认识。...具体地：特征提取器采用了VGG16, Resnet101, Inception V2, Inception V3, Inception Resnet V2, MobileNet等多个模型；Faster...RCNN和R-FCN选用同样的feature map层来预测region proposal；SSD在最上层的feature map基础上加入多个2倍大小的额外层做预测；Faster RCNN和R-FCN...最快的模型为低分辨率下MobileNet+SSD，精度最高网络为Inception Resnet v2 + 300 proposal Faster RCNN。...实际应用中Faster RCNN和R-FCN可以达到更好的速度与精度权衡折衷, 两步迭代的方案一边保证了高recall, 一边保证高precision。
与GoogLeNet的不同之处在于， 在每个激活层前增加BN层 将Inception Module中的5×5 卷积替换为2个3×3 卷积，如上图所示 在Inception 3a和3b之后增加Inception...Inception-V2, V3 Inception V2和V3出自同一篇论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision。...Inception V2和V3与以往最大的不同之处在于3组分别使用了不同结构的Inception Module，分别如下图从左到右所示， ?...； 除此之外， 3x和4x之间，4x和5x之间，均不存在衔接的池化层，下采样通过Inception Module中的stride实现 取消了浅层的辅助分类器，只保留中层的辅助分类器 最开始的几个卷积层调整为多个堆叠的...7×7，即将第一个7×7卷积层变为堆叠的3个3×3 BN-auxiliary，辅助分类器中的全连接层也加入BN 但是，实际发布的Inception V3完全是另外一回事，参见pytorch/inception
Inception常见的版本有： Inception v1 Inception v2 和 Inception v3 Inception v4 和 Inception-ResNet 每个版本都是前一个版本的迭代进化...下面是卷积神经网络Inception模块的基本组成部分： Inception v2 Inception v2 和 Inception v3 来自同一篇论文《Rethinking the Inception...它们看起来和 Inception v2（或 v3）变体非常相似。 Inception v4 引入了专用的「缩减块」（reduction block），它被用于改变网格的宽度和高度。...（左起）Inception ResNet 中的 Inception 模块 A、B、C。注意池化层被残差连接所替代，并在残差加运算之前有额外的 1x1 卷积。...主要 inception 模块的池化运算由残差连接替代。然而，你仍然可以在缩减块中找到这些运算。缩减块 A 和 Inception v4 中的缩减块相同。
、池化和全连接，这几个基本组件都完备了。...28.2% AlexNet 总体结构和 LeNet 相似，但是有极大改进： 由五层卷积和三层全连接组成，输入图像为三通道 224x224 大小，网络规模远大于 LeNet 使用了 ReLU 激活函数 使用了...Inception v2 到 v4、Inception-ResNet v1 和 v2，以及 ResNet 流派的 ResNeXt、DenseNet 和 Xception等。...v1 和Inception-ResNet-v2，前者规模较小，和 Inception v3 相当，后者规模较大，和 Inception v4 规模相当。...有这么多网络，具体的使用中到底选哪个呢？
对于常规ResNet，可以用于34层或者更少的网络中，对于Bottleneck Design的ResNet通常用于更深的如101这样的网络中，目的是减少计算和参数量（实用目的）。...Connection方式实例（左图channel一致，右图channel不一样） 3.ResNet50和ResNet101 这里把ResNet50和ResNet101特别提出，主要因为它们的出镜率很高...为3层，所以有33 x 3 = 99层，最后有个fc层(用于分类)，所以1 + 99 + 1 = 101层，确实有101层网络； 注：101层网络仅仅指卷积或者全连接层，而激活层或者Pooling层并没有计算在内...； 这里我们关注50-layer和101-layer这两列，可以发现，它们唯一的不同在于conv4_x，ResNet50有6个block，而ResNet101有23个block，查了17个block...)，特征图的大小维度也刚好符合原本的ResNet101中conv5_x的输入； 最后大家一定要记得最后要接一个average pooling，得到2048维特征，分别用于分类和框回归。
V1——22层 12.2 GoogLeNet 12.3 GoogleNet Inception V2 12.4 GoogLeNet Inception V3 12.4.1 简介 12.4.2 一般情况的设计准则...3、Inception V2第二版将所有的55变成2个33，而且提出来著名的Batch Normalization；4、Inception V3第三版就更变态了，把较大的二维卷积拆成了两个较小的一维卷积...C3中每个特征图由S2中所有6个或者几个特征map组合而成。为什么不把S2中的每个特征图连接到每个C3的特征图呢？原因有2点。第一，不完全的连接机制将连接的数量保持在合理的范围内。...12.3 GoogleNet Inception V2 V2和V1的最大的不同就是，V2增加了Batch Normalization。...图4 两种Shortcut Connection方式实例（左图channel一致，右图channel不一样） 13.4 ResNet50和ResNet101 这里把ResNet50和ResNet101
、池化和全连接，这几个基本组件都完备了。...28.2% AlexNet 总体结构和 LeNet 相似，但是有极大改进： 由五层卷积和三层全连接组成，输入图像为三通道 224x224 大小，网络规模远大于 LeNet使用了 ReLU 激活函数使用了...Inception v2 到 v4、Inception-ResNet v1 和 v2，以及 ResNet 流派的 ResNeXt、DenseNet 和 Xception等。...Covariate Shift ImageNet Top5 错误率：4.8% （PS：按照 Inception 系列四篇论文中的第三篇论文的划分，类似于 Inception v3 的一个网络称之为 v2...v1 和Inception-ResNet-v2，前者规模较小，和 Inception v3 相当，后者规模较大，和 Inception v4 规模相当。
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