随笔分类 -  图像分类

摘要:Inception v1 动机: 目标不同图像中存在较大的尺度变化。 大的核能看到全局,小的能看到部分,能不能在同一个level存在多个尺度的卷积核???因此作者开始搞更wider的网络 除此之外,作者还在池化之后用1*1的核来降低输入的维度,削减计算量 网络深了就难免梯度消失,中间神经元死掉的问题 阅读全文
posted @ 2020-08-21 14:45 Parallax 阅读(468) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:要看MobileNet先看Xception。Xception是inception V3的改进,具体是引入了深度可分卷积结构 将传统的卷积操作分成两步,假设原来是3*3的卷积,那么depthwise separable convolution就是先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个feature 阅读全文
posted @ 2019-05-28 16:33 Parallax 阅读(365) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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