Inception-ResNet-v2模型由多少层组成？

Inception-ResNet-v2模型由101层组成。

Inception-ResNet-v2是一种深度卷积神经网络模型，结合了Inception模型和ResNet模型的特点。它采用了残差连接和多尺度特征提取的方法，具有较强的表达能力和良好的性能。

该模型的层数是指网络中的卷积层和全连接层的总数。Inception-ResNet-v2模型共有101层，包括多个Inception模块和ResNet模块，以及全局平均池化层和全连接层。

Inception-ResNet-v2模型在计算机视觉领域有广泛的应用，特别是在图像分类、目标检测和图像分割等任务中表现出色。它能够有效地提取图像的特征，并具有较强的泛化能力。

腾讯云提供了多种与深度学习相关的产品和服务，如腾讯云AI智能图像、腾讯云AI智能视频等，可以帮助用户快速部署和使用深度学习模型。您可以访问腾讯云官网了解更多相关产品和服务的详细信息：https://cloud.tencent.com/product/ai

相关·内容

CMA136 3DDE300416 由硬件模块和开发工具组成的集成模型

CMA136 3DDE300416 由硬件模块和开发工具组成的集成模型图片现代过程工业中的智能现场设备为工厂操作员提供了关于工厂状态的重要信息。...由平板电脑、移动界面和专业应用程序组成的互连、兼容的解决方案组合可以让现场技术人员详细监控和控制流程，提高灵活性，并帮助提高员工的工作效率。此外，通过正确的设备配置可以确保工厂的可用性。

1573 0

十幅插图带你了解CNN架构

本文总结CNN架构发展的十个经典的网络模型，按提出的年份依次给出。 LeNet-5(1998) ? LeNet-5是最简单的架构之一，它有2个卷积层和3个完全连接层。...它由138M 参数组成，占用大约500MB的存储空间。并且他们还设计了更深层的变体VGG-19。...这个想法是由Arora等人提出的。在本文中，Provable学习了一些深层表示，提出了逐层构造，其中应该分析最后一层的相关统计，并将它们聚类成具有高相关性的单元组。...从过去的几个CNN中，我们看到的只是越来越多的网络层，但是随着网络深度的增加，模型越容易达到过饱和。因此微软研究院提出使用残差解决这个问题，同时构建了更深层次的模型。...总之，由于模型大小的增加，Inception-v4的效果更好。

6492 0

【计算机网络】计算机网络概述 : 总结 ( 概念 | 组成 | 功能 | 分类 | 性能指标 | OSI 七层参考模型 | TCPIP 模型 | 五层参考模型 )★★★

约定的集合 ; 计算机网络工作方式 : ① 边缘部分 : 用户直接使用的主机 , 有两种使用方式 , C / S 客户端服务器方式 , P2P 方式 ; ② 核心部分 : 为边缘部分进行服务 , 由路由器...OSI 七层参考模型 : 由高到低如下应用层 : 加上 / 删除应用层首部 ; 表示层 : 加上 / 删除表示层首部 ; 会话层 : 加上 / 删除会话层首部 ; 上面的层级属于资源子网...) 通信双方的主机涉及到全部七层模型 ; 中间的路由器 , 只涉及网络层 , 数据链路层 , 物理层 , 三层 ; 4 ....TCP/IP 参考模型与 OSI 参考模型不同点 : ① 分层结构概念 : OSI 定义了服务 , 协议 , 接口概念 ; ② 模型协议顺序 : OSI 先定义参考模型 , 然后根据模型制定协议...五层参考模型 : ① 应用层 : 支持网络应用 , 对应协议 FTP , SMTP , HTTP ; 添加 / 删除首部信息 ; ② 传输层 : 两个进程之间数据传输 , 对应协议 TCP .

1.1K0 0

GoogLeNetv4 论文研读笔记

挑选的模型满足和非残差模型具有相似的参数和计算复杂度的约束条件。...为了优化训练速度，他们对层的尺寸进行调整以平衡多模型子网络的计算。因为TensorFlow的引入和为了优化，本研究对Inception块的每个网格尺寸进行了统一。...这是因为研究者想要保持每个模型副本在单个GPU上就可以训练，在部分层的顶部忽略 batch-normalization能够增加Inception块的数量 Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2...网络同时，还设计了一个更深更优化的 Inception v4 模型，能达到相媲美的性能比较了一下文章中提到的三个网络的架构，然后发现，Inception-ResNet-v1与Inception-ResNet-v2...之后Inception-ResNet-v2与Inception-v4相比，架构的总体结构可以看出是很相似的，最大的区别在于数据是否是直接传到下一层的，如下 Inception-v4(Inception-A

6672 0

Google最新开源Inception-ResNet-v2，进一步提升图像分类水准

Inception-ResNet-v2是早期Inception V3模型变化而来，从微软的残差网络（ResNet）论文中得到了一些灵感。...将两种模型架构对比，见下图： ? ? 在第二幅Inception-ResNet-v2图中最上部分，你能看到整个网络扩展了。注意该网络被认为比先前的Inception V3还要深一些。...例如，尽管Inception v3与Inception-ResNet-v2都很擅长识别每一条狗所属的类别，这种新模型的性能更为显著。...例如，旧模型可能会错误地将右边的图片识别为阿拉斯加雪橇犬，新模型Inception-ResNet-v2能够准确地识别两个图片中狗的类别。 ? 阿拉斯加雪橇犬（左）和西伯利亚雪橇犬（右）。...为了使人们理解开始试验，我们也将要发布新型Inception-ResNet-v2预训练实例，作为TF-Slim 图像模型库的组成部分。

1.9K4 0

你应该知道的，十二大CNN算法

Inception-ResNet-V2 (2016) 10. ResNeXt-50 (2017) 11. RegNet（2020） 12. ConvNeXt（2022） 1....AlexNet采用8层的神经网络结构，5个卷积层和3个全连接层（3个卷积层后面加了最大池化层），模型参数个数为60M。...它由138M个参数组成，占用大约500MB的存储空间。与此同时，他们还设计了一个更深的变体，VGG-19。...辅助分类器是将中间某一层的输出用作分类，并按一个较小的权重（0.3）加到最终分类结果中，这样相当于做了模型融合，同时给网络增加了反向传播的梯度信号，也提供了额外的正则化，对于整个网络的训练很有裨益。...Inception-ResNet-V2 (2016) 在与Inception-v4相同的论文中，同一作者还介绍了Inception-ResNets系列Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2

3493 0

【图像分类】使用经典模型进行图像分类

这里将介绍如何在PaddlePaddle下使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型进行图像分类...这里可以选择使用AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、Inception-ResNet-v2和Xception模型中的一个模型进行图像分类。...通过调用相应的方法可以获得网络最后的Softmax层。使用AlexNet模型指定输入层image和类别数目CLASS_DIM后，可以通过下面的代码得到AlexNet的Softmax层。....inception_v4(image, class_dim=CLASS_DIM) 使用Inception-ResNet-v2模型提供的Inception-ResNet-v2模型支持3 * 331 *...图像列表文件是一个文本文件，其中每一行由一个图像路径和类别标签构成，二者以跳格符（Tab）隔开。类别标签用整数表示，其最小值为0。

3.6K5 0

大汇总 | 一文学会八篇经典CNN论文

【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...所以最后胜出的就是inception-resnet-v2。 ?...「【个人感想：这个resnext我觉得就是一个提升网络模型的trick，在建立模型的时候，baseline跑完了，可以可以试一试分组卷积，看看是否会有提升】」 DenseNet densenet紧接着在...【主要贡献】「将每一层都与后面的所有层连接起来，如果一个网络中有L层，那么会有L(L+1)/2个连接，具体连接如下图所示：」 ?...【性能对比】论文中，作者浮现了各大主流网络模型，然后加入了SE模块，发现性能均有提升！ ?

5951 0

从LeNet-5到DenseNet

9867 0

通俗易懂：图解10大CNN网络架构

这篇文章是对 10 个常见的 CNN 体系结构的图解，由作者精心挑选。这些图解展示了整个模型的精华，无需去逐个浏览那些 Softmax 层。...source=post_page 写这篇文章的原因在于没有多少博客和文章提到这些紧凑的结构图解。因此，作者决定自己写一篇作为参考。...它由 138 M 个变量组成，要占用 500 MB 存储空间。他们也设计了一个更深的版本 VCG-19 。有哪些创新？...不采用堆叠卷积层的方法，而是堆叠由卷积层组成模块的方法。Inception 这一名字来自于科幻电影《盗梦空间》。...Inception-ResNet-V2 (2016) ? 图 9: Inception-ResNet-V2 网络结构。注：所有卷积层采用 batch norm 和 ReLU 激活。

1.9K4 0

【项目.源码】深度学习视觉计算辅助良品检验,如何做布匹疵点识别？

YOLOhasst YOLOhasst是一种'快速'的瑕疵检测方法，它使用了全局检测和局部检测两个模型进行融合，对于一张完整的布匹图像，'仅仅'需要检测166次就能得出结果。...模型：我们尝试了resnet50\VGG16\Inception-ResNet-v2等模型，经过实验效果相差不大，最终我们选择的是Inception-ResNet-v2的模型，并在最后加上了一层SPP...层用来识别更细小的瑕疵。...（成绩从0.92提升到0.932）随后方法1的切割遇到了瓶颈，我们发现该方法容易将布匹边缘误检测为瑕疵，在尝试了不同的切割和模型后都无法突破0.932。...于是，我们就使用了一个土办法，将全图resize成800*600（主要还是由于硬件限制）后单独训练了一个模型，再和方法一的模型进行融合。全图的模型单独的分数可以达到0.914。

8102 0

图解十大 CNN 架构

CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。你了解不同的卷积神经网络(CNNs)吗？...Google 研究员 Christian Szegedy曾提到： CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。...它有2个卷积层和3个全连接层(因此是“5”——神经网络的名称通常是由它们拥有的卷积层和全连接层的数量派生出来的)。...我们并非堆叠卷积层，而是堆叠modules或blocks，其中包含卷积层。Inception得名于2010年由莱昂纳多·迪卡普里奥主演的科幻电影《盗梦空间》。 ?...和Inception-ResNet-v2。

9623 0

干货 | ImageNet冠军模型SE-Net详解

卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述。 ? 然而去学到一个性能非常强劲的网络是相当困难的，其难点来自于很多方面。...紧接着两个 Fully Connected 层组成一个 Bottleneck 结构去建模通道间的相关性，并输出和输入特征同样数目的权重。...如果对 Addition 后主支上的特征进行重标定，由于在主干上存在 0~1 的 scale 操作，在网络较深BP优化时就会在靠近输入层容易出现梯度消散的情况，导致模型难以优化。...从上面的介绍中可以发现，SENet 构造非常简单，而且很容易被部署，不需要引入新的函数或者层。除此之外，它还在模型和计算复杂度上具有良好的特性。...从上表可以看出，将 SE 模块嵌入到 ResNeXt、BN-Inception、Inception-ResNet-v2 上均获得了不菲的增益效果。

1.6K5 0

专栏 | Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet

卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述。 ? 然而去学到一个性能非常强劲的网络是相当困难的，其难点来自于很多方面。...紧接着两个 Fully Connected 层组成一个 Bottleneck 结构去建模通道间的相关性，并输出和输入特征同样数目的权重。...如果对 Addition 后主支上的特征进行重标定，由于在主干上存在 0~1 的 scale 操作，在网络较深 BP 优化时就会在靠近输入层容易出现梯度消散的情况，导致模型难以优化。...从上面的介绍中可以发现，SENet 构造非常简单，而且很容易被部署，不需要引入新的函数或者层。除此之外，它还在模型和计算复杂度上具有良好的特性。...从上表可以看出，将 SE 模块嵌入到 ResNeXt、BN-Inception、Inception-ResNet-v2 上均获得了不菲的增益效果。

1.6K4 0

Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中英文对照

引言卷积神经网络（CNNs）已被证明是解决各种视觉任务的有效模型[19,23,29,41]。对于每个卷积层，沿着输入通道学习一组滤波器来表达局部空间连接模式。...从广义上讲，可以将注意力视为一种工具，将可用处理资源的分配偏向于输入信号的信息最丰富的组成部分。...为了限制模型复杂度和辅助泛化，我们通过在非线性周围形成两个全连接（FC）层的瓶颈来参数化门机制，即降维层参数为W1\mathbf{W}_1，降维比例为rr（我们把它设置为16，这个参数选择在6.3节中讨论...我们的获胜输入由一小群SENets组成，它们采用标准的多尺度和多裁剪图像融合策略，在测试集上获得了2.251%2.251\%的top-5错误率。...场景分类 ImageNet数据集的大部分由单个对象支配的图像组成。为了在更多不同的场景下评估我们提出的模型，我们还在Places365-Challenge数据集[48]上对场景分类进行评估。

1.3K0 0

GoogleNet论文笔记小结

换句话说，对于每一个层，Inception 都会执行 5×5 卷积变换、3×3 卷积变换和最大池化。然后该模型的下一层会决定是否以及怎样使用各个信息。...不仅大型（比如 5×5）卷积过滤器的固有计算成本高，并排堆叠多个不同的过滤器更会极大增加每一层的特征映射的数量。而这种计算成本增长就成为了我们模型的致命瓶颈。...GoogLeNet网络结构以及辅助loss函数 4.1 GoogLeNet结构 GoogLeNet 由 9 组 inception 模块线性堆叠组成。深 22 层（如算上池化层共 27 层）。 ?...因此，GoogLeNet团队提出可以用2个连续的3x3卷积层组成的小网络来代替单个的5x5卷积层，即在保持感受野范围的同时又减少了参数量，如下图： ?...Inception V4主要利用残差连接（Residual Connection）来改进V3结构，得到Inception-ResNet-v1，Inception-ResNet-v2，Inception-v4

1.8K3 0

深度学习系列（二）卷积神经网络模型（从LeNet-5到Inception V4）

相比于传统的神经网络需要将一定的特征信息作为输入，卷积神经网络可以直接将原始图像或经过预处理之后的图像作为网络模型的输入，一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层...类似于人的视觉观察物体原理，关注点由大到小，首先输入图像往往都比较大，在卷积过程中通过不断提取特征，并且经过池化操作来对图像进行缩小，同时提取低阶和高阶的抽象特征信息。...最早提出的卷积神经网络，一共有7层，3个卷积层，2个池化层，2个全连接层，卷积核大小都是5×5，模型中含有可训练参数的只有卷积层和全连接层，因此为LeNet-5，LeNet-5的提出是解决手写数字识别Mnist...pdf Inception V4 相比 V3 主要是结合了微软的ResNet引入了Residual模块，文中一共缔造了三种网络，分别叫Inception-v4、Inception-ResNet-v1以及Inception-ResNet-v2...Inception-ResNet-v2和Inception-v4使用相同的Stem模块，Inception-resnet是细节不同的残差模块。

1.1K3 0

Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中文版

引言卷积神经网络（CNNs）已被证明是解决各种视觉任务的有效模型[19,23,29,41]。对于每个卷积层，沿着输入通道学习一组滤波器来表达局部空间连接模式。...从广义上讲，可以将注意力视为一种工具，将可用处理资源的分配偏向于输入信号的信息最丰富的组成部分。...为了限制模型复杂度和辅助泛化，我们通过在非线性周围形成两个全连接（FC）层的瓶颈来参数化门机制，即降维层参数为W1\mathbf{W}_1，降维比例为rr（我们把它设置为16，这个参数选择在6.3节中讨论...我们的获胜输入由一小群SENets组成，它们采用标准的多尺度和多裁剪图像融合策略，在测试集上获得了2.251%2.251\%的top-5错误率。...与前面的工作相比，我们提出的模型SENet表现出了显著的改进。 6.2. 场景分类 ImageNet数据集的大部分由单个对象支配的图像组成。

1.3K10 0

经典再读 | NASNet：神经架构搜索网络在图像分类中的表现

在 NASNet 中，作者首先对 CIFAR-10 中最佳的卷积层或神经元进行搜索，之后通过将该神经元复制多次并连接在一起以应用在 ImageNet 数据集上。...网络中的神经元分为普通神经元（normal cell）和下采样神经元（reduction cell）两种：普通神经元：返回维度相同的特征映射的卷积层下采样神经元：返回的特征映射的维度的高和宽均除以2...2、控制器模型架构（Controller Model Architecture）使用控制器模型架构迭代搭建由卷积神经元组成的模块在 NASNet 中，由 RNN 构成的控制器通过使用两个初始的隐藏状态...其中，7代表 N=7，表示神经元的重复次数，2304代表网络的倒数第二层使用的卷积层的数量。...test-dev 数据集上的表现 NASNet 得到的图片结果展示通过使用 Faster R-cnn， NASNet-A 的效果超越了 MobileNetV1, ShuffleNet V1, ResNet 和 Inception-ResNet-v2

1.7K5 0

2022-12-04：给定一个由 ‘‘，‘(‘，‘)’ 组成的字符串，请问最少插入多少个括号就能使这个字符串的所有括号左右配对，例如当前串是 “

2022-12-04：给定一个由 '' ，''，'('，‘)’ 组成的字符串，请问最少插入多少个括号就能使这个字符串的所有括号左右配对，例如当前串是 "([[])"，那么插入一个']'即可满足。...输出最少插入多少个括号。答案2022-12-04：递归。很多人会想到栈，在这里行不通的。可能性1，先搞定l+1...r，然后搞定l。可能性2，先搞定l...r-1，然后搞定r。

4741 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云