Inception结构 初级Inception 结构 初级Inception结构如下所示： ? 改进Inception结构 结构 改进的Inception结构如下图所示 ? 可以发现无论是运算量还是参数量都小于原结构 代码 import mxnet as mx import numpy as np Inception结构搭建 Inception结构 class inception 结构测试 inception_model = inception(10) print(inception_model) inception_model.collect_params().initialize (8) self.conv3 = inception(16) self.conv4 = inception(16) self.fc
/configure make make install 安装 inception cd /usr/local/ wget https://github.com/mysql-inception/inception inception_remote_system_password=123456 inception_remote_system_user=root inception_remote_backup_port =3306 inception_remote_backup_host=127.0.0.1 inception_support_charset=utf8 inception_enable_nullable =0 inception_check_primary_key=1 inception_check_column_comment=1 inception_check_table_comment=1 inception_osc_min_table_size =1 inception_osc_bin_dir=/usr/bin inception_osc_chunk_time=0.1 inception_ddl_support=1 inception_enable_blob_type
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= Inception(192, 64, 96, 128, 16, 32, 32) self.inception3b = Inception(256, 128, 128, 192, 32 = Inception(480, 192, 96, 208, 16, 48, 64) self.inception4b = Inception(512, 160, 112, 224, 24, 64, 64) self.inception4c = Inception(512, 128, 128, 256, 24, 64, 64) self.inception4d = Inception(512, 112, 144, 288, 32, 64, 64) self.inception4e = Inception(528, 256, 160, 320, = Inception(832, 256, 160, 320, 32, 128, 128) self.inception5b = Inception(832, 384, 192, 384
目录 写在前面 Inception-V1 (GoogLeNet) BN-Inception Inception-V2, V3 Inception-V4，Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2 参考 写在前面 Inception 家族成员：Inception-V1（GoogLeNet）、BN-Inception、Inception-V2、Inception-V3、Inception-ResNet-V1 、Inception-V4、Inception-ResNet-V2。 从Inception-V3开始，Inception架构变得越来越不像人搞的…… Inception-V4，Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2 Inception-V4 ，Inception-ResNet-v1 和 Inception-ResNet-v2出自同一篇论文Inception-V4, Inception-ResNet and the Impact of Residual
2、宽度 Inception的网络，将1x1，3x3，5x5的conv和3x3的pooling，stack在一起，一方面增加了网络的width，另一方面增加了网络对尺度的适应性，但是如果简单的将这些应用到 feature map上的话，concat起来的feature map厚度将会很大，所以为了避免这一现象提出的inception具有如下结构，在3x3前，5x5前，max pooling后分别加上了1x1 inception的具体结构如图2所示。 ? 而GoogLeNet则通过增加在不同层算loss和提出inception结构两种方式，不仅加深了网络，同时也加宽了网络，并且减少了参数个数。
采用3个带有residual connection的Inception模型和1个Inception v4模型，ImageNet上的top 5错误率已经可以刷到3.08%啦。 同时，本文回顾了Inception模型的发展历程，原始的Inception模型，也就是GoogLeNet被称为Inception-v1，加入batch normalization之后被称为Inception-v2 Inception-v4模型设计的可以更简洁，计算量也更小。具体的模型如下图： ? inception-v4 网络模型 其中的Inception-A模块是这样的： ? Inception-A模块网络结构 接下来将介绍重头戏，Inception-ResNet，其中的一个典型模块是这样的： ? Inception-ResNet模型 基于Inception-v3和Inception-v4，文中分别得到了Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2两个模型。
.torch 本文是对 GoogleNet 网络模型 Inception 架构的重思考和改进，Inception V3, 其中 Going deeper with convolutions 是 Inception V1, Batch Normalization 是 Inception V2。 但是由于 Inception 架构的复杂性，使其网络模型难以改变。原来论文也没有清晰的描述其设计准则。本文主要提出了一些设计原理和优化思路。 6 Inception-v2 这里我们结合前面的理论提出了一个针对 ILSVRC 2012 分类问题的网络结构，Inception-v2。结构图如下所示： ? Inception-v3 的结构如下所示： ? 单模型 ILSVRC 2012 分类结果对比 ?
作者：Bharath Raj 机器之心编译 参与：路、刘晓坤 本文简要介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 和 Inception v3 、Inception v4 和 Inception-ResNet。 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。 Inception v4 Inception v4 和 Inception -ResNet 在同一篇论文《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Inception-ResNet v1 的计算成本和 Inception v3 的接近。 Inception-ResNetv2 的计算成本和 Inception v4 的接近。
大纲 简介 论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167 Inception 的第二个版本也称作 BN-Inception，该文章的主要工作是引入了深度学习的一项重要的技术 BN 技术的使用，使得数据在从一层网络进入到另外一层网络之前进行规范化，可以获得更高的准确率和训练速度 题外话：BN-Inception 在 ILSVRC 竞赛数据集上分类错误率是 4.8%，但是该结果并没有提交给 ILSVRC 数据集 将 BN 运用到 GoogLeNet 网络上，同时将 Inception 模块中的 5×5 卷积替换成 2 个 3×3 卷积，将 5x5 卷积分解为两个 3x3 卷积运算，以提高计算速度 在数据集 ILSVRC 上，使用 BN 技术并设计使用不同参数的 Inception 的网络，对比其精度，结果如下：使用 BN 技术，可以显著提高训练速度；对比 BN-×5 和 BN-×30，可以观察到 参考： https://medium.com/@sh.tsang/review-batch-normalization-inception-v2-bn-inception-the-2nd-to-surpass-human-level
Inception网络结构 2.1. Inception v1 在Inception v1中提出了Inception模块，该模块在增加网络的深度和宽度的过程中极大减少了模型的参数。 2.1.1. Inception模块 在Inception v1中，提出了Inception模块，希望在Inception模块中引入稀疏连接来减少参数的数量。 Inception v2的网络结构 由上述分析，在Inception v2中将Inception模块中的 5\times 5 的卷积核用两个相连的 3\times 3 的卷积核替换。 Inception v3 在Inception v2基础上，Google对之前提出的Inception模块进行了进一步的分析，在此基础上提出了较多的修改，这也成为了Inception v3[3]。 辅助分类器的作用 在Inception v1的模型中，在Inception模块的Inception(4a)和Inception(4d)后设置了辅助损失Loss，即辅助分类器。
Inception网络结构2.1. Inception v1在Inception v1中提出了Inception模块，该模块在增加网络的深度和宽度的过程中极大减少了模型的参数。2.1.1. Inception模块在Inception v1中，提出了Inception模块，希望在Inception模块中引入稀疏连接来减少参数的数量。 Inception v2的网络结构由上述分析，在Inception v2中将Inception模块中的5\times 5 的卷积核用两个相连的3\times 3 的卷积核替换。 Inception v3在Inception v2基础上，Google对之前提出的Inception模块进行了进一步的分析，在此基础上提出了较多的修改，这也成为了Inception v3[3]。 辅助分类器的作用在Inception v1的模型中，在Inception模块的Inception(4a)和Inception(4d)后设置了辅助损失Loss，即辅助分类器。
本文介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 、Inception v3、Inception v4 和 Inception-ResNet。 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 Inception v2和Inception v3最终模型 Inception v4 Inception v4 和 Inception -ResNet 在同一篇论文《Inception-v4, Inception-ResNet 并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。也有一些证据表明残差 Inception 网络在相近的成本下略微超过没有残差连接的 Inception 网络。
Inception v2 Inception v2 、Inception v3 出现在同一篇论文（https://arxiv.org/pdf/1512.00567v3.pdf）。 Inception v4 Inception v4 和 Inception-ResNet 被介绍在同一篇论文。为了清晰起见，让我们分别讨论他们。 上图是 Inception-ResNet v1 的 stem，底部图像是 Inception v4 和 Inception-ResNet v2 的 stem (原文: Inception v4：https （左图）Inception 模块 A,B,C 使用 Inception v4。注意它们与 Inception v2（或 v3）模块相似。 Inception-ResNet v1 有类似于 Inception v3 的计算成本。 Inception-ResNet v2 有类似于 Inception v4 的计算成本。
Inception的安装 1.https://github.com/mysql-inception/inception 下载包 gitclonehttps://github.com/mysql-inception 两种方式： （1）下载后，解压到/usr/local/inception目录下 # unzip inception-master.zip -C/usr/local/inception # cd inception-master 添加一个最基本的Inception配置文件： [inception] general_log=1 general_log_file=inception.log port=6669 socket=/自己目录 =127.0.0.1 inception_support_charset=utf8mb4 inception_enable_nullable=0 inception_check_primary_key= 1 inception_check_column_comment=1 inception_check_table_comment=1 inception_osc_min_table_size=1 inception_osc_bin_dir
最重要的事情，我认为单词应该写对，是「硬塞噗婶」而不是「硬塞噗母」，然后我来用最轻松的、完全不同以往那么严肃的语调，讲讲什么是Inception。 最有做得小、你才有时间进行验证，这便是Inception的逻辑，把大部分的时间花在验证假设上，而不在研发上。 而Inception则尝试用最短的时间（短至1周）完成以上的6大验证。最简单的一条Inception逻辑是： ? Inception不仅仅是业务和设计的整合，还包含技术，我们会根据设计梳理出完整的交付列表，请注意，这一切都只发生在一周之内： ? 而Inception和敏捷软件交付的关系则是： Inception负责明确足够进入交付的工作量，并尽可能地去除这个工作量中的假设； 敏捷软件交付则基于这个「足够的设计」进行不断地迭代交付和设计、并进行测试和改进
从2014年GoogleNet [1]（Inception v1）诞生开始，Google差不多保持一年一更的节奏，陆续推出了BN-Inception [2]，Inception v2和v3 [3]，Inception Inception v1的这两个特点被后续的Inception版本一直沿续，可以看作是Inception系列的标志。 BN-Inception BN-Inception在Inception v1的基础上引入了Batch Normalization（BN）操作，提高训练效率的同时也大幅提升了Inception的性能。 Inception v2 v3 Inception v2和v3是在同一篇文章中提出来的。 Inception v4 Inception-ResNet Inception v4在模块设计上并没有提出非常有insight的princple，感觉只是把之前的Inception module变得更复杂了
本文通过我在咨询工作中的真实案例讲解了如何将敏捷开发的Inception与可视化咨询手段结合。 针对此情况，我决定对项目做一个Inception。下图是我确定的Inception计划： ? 我们召集相关干系人（包括支持软件产品部部长，部门的大项目经理，版本管理人员，项目组所有成员）参与了Inception的Kick Off会议。会议中，我们一起梳理了项目的目标与范围。 但考虑到我们需要在Inception阶段确定MVP(最小可用产品)，从而获得发布计划与迭代计划，重新梳理需求是有必要的。 RAID系统分析 在梳理了VPM的需求后，我在Inception阶段开展了对系统架构的分析。
只是中间层不同，最初inception网络的中间层为： ? Inception v2 and Inception v3 于是在v1的基础上作者继续工作，加入了BN层，对大于3x3的卷积用一系列小的卷积进行替代，比如7x7可以被1x7与7x1替代两个小卷积核，5x5 于是作者继续对此网络结构各种优化调整，最终又得到了Inception v3版本 Inception v4 Inception v4一个最大的改动就是引入了残差网络结构，对原有的网络结构进行优化，得到v1 对应的Block A、B、C结构如下：Inception-A ? Inception-B ? Inception-C ? v1模型加残差网络结构 ? OpenCV DNN模块中使用Inception模型 下载Inception预训练网络模型 使用OpenCV DNN模块相关API加载模型 运行Inception网络实现图像分类 完整的代码实现如下：
- InceptionV2，改动主要有： 对比 网络结构之 GoogleNet(Inception V1) [1] - 5x5 卷积层被替换为两个连续的 3x3 卷积层. [2] - 28x28 的 Inception 模块的数量由 2 增加到了 3. [3] - Inception 模块，Ave 和 Max Pooling 层均有用到. Tensorflow Slim 的 Inception V2 定义 """ Inception V2 分类网络的定义. """ from __future__ import absolute_import 根据给定的输入和最终网络节点构建 Inception V2 网络. 可以构建表格中从输入到 inception(5b) 网络层的网络结构. _arg_scope = inception_utils.inception_arg_scope
原文：AIUAI - 网络结构之 Inception V3 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 1. Inception V3 网络结构. ? 采用 Figure 10 中的方法降低不同 Inception 模块间的网格尺寸. 采用 0-padding 的卷积，保持网格尺寸. 在 Inception 模块内部，也会采用 0-padding 的卷积来保持网格尺寸. 5. Tensorflow Slim 的 Inception V3 定义 ? inception_v3 inception_v3 预训练模型 - inception_v3_2016_08_28.tar.gz Top-1/78.0 Top-5/93.9 """ Inception 根据给定的输入和最终网络节点构建 Inception V3 网络. 可以构建表格中从输入到 inception 模块 Mixed_7c 的网络结构.
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