GoogLeNet 第24页

经典计算机视觉论文笔记——《Network in Network》

后续的很多经典网络结构，包括googlenet，FCN，应该都受其启发。作者是颜水成团队，caffe的modelzoo也有见到nin的身影，还是很有影响力的。技术概括改进了传统CNN的结构。

良言lyboy·2020-07-05 15:29

【卷积神经网络】| NiN网络 GoogLeNet

⽹络中的⽹络（NiN）LeNet、AlexNet和VGG：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输出分类结果。NiN：串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小⽹络来构建⼀个深层⽹络。⽤了输出通道数等于标签类别数的NiN块，然后使⽤全局平均池化层对每个通道中所有元素求平均并直接⽤于分类。1×1卷积核作用1.放缩通道数：通过控制卷积核的数量达到通道数的放缩。2.增加非线性。1

研究生打野发育协会·2020-07-05 12:20

残差神经网络：原理与实践

VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。

1000sprites·2020-07-05 11:04

OpenVINO之五：转换ONNX模型

12OpenVINO支持的ONNX模型2-1支持的公共模型bvlc_alexnet,bvlc_googlenet,bvlc_reference_caffenet,bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13inception_v1

mingo_敏·2020-07-05 11:49

深度学习模型压缩

1.调整卷积模式（1）引入1*1的卷积降维--inceptionV1例如GoogLenet，假设输入是28✖️28✖️192的featuremap，1*1的channel是64，3*3的channel是

林林宋·2020-07-05 07:48

【文章】经典《Going deeper with convolutions》(inception-V1)解读

GoogleNet是Google在2014年提出来的网络，这种网络大幅度减少了模型的参数数量，降低了计算资源，虽然整个网络只有22层，但是ILSVRC2014年比赛中分类任务的TOP-1。

书上猴爵·2020-07-05 06:58

语义分割之FCN翻译

我们适应当代分类网络（AlexNet[22]，VGG网[34]和GoogLeNet[35]

路边的小菊花·2020-07-05 05:10

Caffe使用训练好的GoogleNet进行图像识别

点击此处返回总目录这节课讲解怎么在caffe中使用GoogleNet来实现图像的识别。一、到caffe的GitHub上去下载训练好的GoogleNet模型。

/home/liupc·2020-07-05 01:40

intel_NCAPPZOO_example的例程笔记

/ncappzoo/caffe/GoogLeNet/graph./ncappzoo/caffe/TinyYolo/graph./ncappzoo/caffe/SqueezeNet/graph.

pcyouid·2020-07-05 01:57

一文读懂：GoogleNet的Inception从v1到v4的演变

来源|机器学习炼丹术GoogleNet和VGG是ImageNet挑战赛中的第一名和第二名。共同特点就是两个网络的层次都更深了。

AI科技大本营·2020-07-04 14:35

GoogLeNet用matlab程序绘制loss曲线

对训练的caffe.bat文件进行编辑，在最后加上>trainlog.txt2>&1，即可实现将cmd打印出来的信息保存到trainlog.txt文件中。SETGLOG_logtostderr=1caffe.exe路径train--solversolver.prototxt路径>trainlog.txt2>&1pause这样在训练完成之后，日志信息全都保存到了trainlog.txt文件中。然后进

GL3_24·2020-07-04 05:08

caffe测试同样的测试集，单次测试结果为同一类，并且每次测试结果不同

情况说明1.我用GoogLeNet网络训练一个二分类任务，在第一次测试的时候发现所有的0全都判成了1，所有的1全都判成了0，感觉这种情况也太扯了，是不是在测试代码classification.cpp中最后保存判断出错图像的代码写错了

GL3_24·2020-07-04 05:36

TensorFlow2.1入门学习笔记(14)——卷积神经网络InceptionNet, ResNet示例

ImageNet竞赛冠军，Top5错误率为6.67%InceptionNet引入了Inception结构块，在同一层网络内使用不同尺寸的卷积核，提升了模型感知力使用了批标准化缓解了梯度消失InceptionV1（GoogleNet

Moon小木·2020-07-02 12:59

论文阅读 || 深度学习之目标检测yolov1详解

网络结构借鉴了GoogLeNet。24个卷积层，2个全连接层。

magic_ll·2020-07-02 11:21

深度学习模型VGG

作者因此斩获2014年分类第二（第一是GoogLeNet），定位任务第一。其中，模型的名称——“VGG”代表了牛津

卖行家的小报纸·2020-07-02 02:17

机器学习之（七）卷积神经网络

内容列表：结构概述用来构建卷积神经网络的各种层卷积层汇聚层归一化层全连接层将全连接层转化成卷积层卷积神经网络的结构层的排列规律层的尺寸设置规律案例学习（LeNet/AlexNet/ZFNet/GoogLeNet

等待破茧·2020-07-01 18:45

DeepLearning-L7-GoogLeNet

GoogLeNet1.Inception2.网络结构2014年，谷歌的Szegedy等人在《Goingdeeperwithconvolutions》提出GoogLeNet（据说是为了致敬“LeNet）。

机器学习Zero·2020-07-01 17:38

深度学习之经典神经网络框架详解（七）：GoogLeNet：Inception-v3

GoogLeNet在设计之初就考虑了内存和计算资源，本文作者通过适当的分解卷积和积极的正则化来尽可能地有效利用增加的计算。实验证明，设计的网络模型取得了良好的实验效果(

Star·端木·2020-07-01 13:43

GoogLeNet-Good LeNet 致敬LeNET

GoogLeNet致敬LeNET直到论文看了一大半，才发现这个名字其实不是GoogleNet。。。

SperNijia·2020-07-01 13:26

零基础入门深度学习（七）：图像分类任务之VGG、GoogLeNet和ResNet

授课讲师|孙高峰百度深度学习技术平台部资深研发工程师授课时间|每周二、周四晚20:00-21:00编辑整理|孙高峰内容来源|百度飞桨深度学习集训营01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到：深度学习基础知识numpy实现神经网络构建和梯度下降算法计算机视觉领域主要方向的原理

飞桨PaddlePaddle·2020-07-01 12:53

python+LeNet+mnist手写数字识别+gpu运行

CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂

Mr_FengT·2020-07-01 11:08

目标检测方法概述（二）--YOLO系列

网络结构灵感来源于GoogLeNet图像分类模型，结构如图所示，包含24个卷积层以及2个全连接层。与GoogLeNet不同的是，YOLO在3x3卷积层后只使用了1x1卷积层。

冷月葬婲魂·2020-07-01 05:52

【深度学习】GoogLeNet系列解读 —— Inception v4

目录GoogLeNet系列解读Inceptionv1Inceptionv2Inceptionv3Inceptionv4简介在介绍Inceptionv4之前，首先说明一下Inceptionv4没有使用残差学习的思想

z小白·2020-06-30 20:02

自动驾驶（十九）---------深度学习与机器视觉

本文简单归纳如下：AlexNet应该算第一个深度CNN；ZFNet采用DeconvNet和visualization技术可以监控学习过程；VGGNet采用小滤波器3X3去取代大滤波器5X5和7X7而降低计算复杂度；GoogleNet

一实相印·2020-06-30 16:40

【论文笔记 4】CV 经典入门 CAM

因此，像那些全卷积的神经网络，比如googlenet，

JackYanghc·2020-06-30 11:42

海思Hi3519A SVP从入门到精通（二 NNIE开发指南）

NeuralNetworkInferenceEngine的简称,是海思媒体SoC中专门针对神经网络特别是深度学习卷积神经网络进行加速处理的硬件单元,支持现有大部分的公开网络,如Alexnet、VGG16、Googlenet

EnjoyCodingAndGame·2020-06-30 11:45

几种经典的卷积神经网络模型

经典的卷积神经网络2.1LeNet2.2AlexNet2.3VGG2.3.1VGG块2.3.2VGG网络2.4NiN2.4.1Nin块2.4.2Nin网络2.5GooLeNet2.5.1Inception块2.5.2GoogLeNet

yaoxunji·2020-06-30 06:46

深度学习经典网络（3）GoogleNet网络结构详解

0.背景获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（每一层卷积核数或者神经元数），但是这里一般设计思路的情况下会出现如下的缺陷：1.参数太多，若训练数据集有限，容易过拟合；2.网络越大计算复杂度越大，难以应用；3.网络越深，梯度越往后穿越容易消失，难以优化模型。解决上述两个缺点的根本方法是将全连接甚至一般的卷积都转化为稀疏连接。为了打破网络对称性和提高学习能力，传统的网络都使

青衫憶笙·2020-06-30 06:13

我读GoogLeNet

0.背景获得2014年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)第一名，google出品paper地址：goingdeeperwithconvolutionscaffe网络结构地址：train_val.prototxt1.主要贡献保证计算资源不变（cpu/memory）的基础上，增加了神经网络的深度和宽度。网络共使用了22层隐层，用于classification&objectdetection。2

工长山·2020-06-30 03:10

深度学习之迁移学习（打造自己的图像识别模型）

一、概论迁移学习（打造自己的图像识别模型）其实就是利用已有的深度神经网络（VGG16，AlexNet,GoogLeNet等）进行简单的微调。一般有如下几种方式：只训练全连接层。

xuanweichangran·2020-06-30 03:09

Going Deeper with Convolutions--Googlenet论文总结

Googlenet总结论文：>注：还需要深入研究Inception的结构，此处只是简单的介绍了一开始的Inception，后来Google对Inception的结构又升级了。

穿越5极限·2020-06-30 02:50

GoogLenet网络解读及代码实现（Pytorch）

网络主要结构图一网络总体架构上图为主要包含Inception块+辅助分类器的GoogLeNet结构示意图。Inception模块上图为Incep

小小谢先生·2020-06-30 01:19

GoogLeNet论文翻译：《Going deeper with convolutions》

写在前面：大家好！我是【AI菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、C++感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~我的博客地址为：【AI菌】的博客文章目录摘要1.介绍2.相关工作3.动机和高层级的考虑4.结构细节5.GooLeNet网络6.训练方法7.ILSVRC2014分类挑战设置和结果8.ILS

AI 菌·2020-06-29 19:38

Squeeze-and-Excitation Networks

在空间的维度上googlenet多尺度11335*5size变小还能学好的特性resnext更加的极端不同的通道group卷积最后concat

涂山容容·2020-06-29 19:17

Jupyter Notebook 设置背景主题、字体大小以及输出部分显示不全的问题

从开始阅读CNN的经典论文(LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet)，实验室的师哥就建议看完论文后，用Tensorflow或者Keras复现一下论文的代码

Vincent8514·2020-06-29 18:48

MXNet 如何将符号计算和命令式计算结合起来

符号计算MXNet中的符号计算是用mxnet::symbol来构建一个网络，比如googlenet，比如inception-bn，比如LSTM，用起来和caffe的网络定义文件一样的。

cptn3m0·2020-06-29 15:22

基于vgg16的迁移学习,训练自己的数据集(含预测结果)

1.vggNet简介vgg16是2014年由牛津大学提出的一个深度神经网络模型，该模型在2014年的ILSVRC分类比赛中，取得了第二名的成绩，而第一名当属大名鼎鼎的googleNet,vggNet包含

jayckwang·2020-06-29 05:34

卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型

目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZFNet、VGGNet、Inception、ResNet等等，接下来我们对这些架构一一详解。LeNet-5LeNet-5模型诞生于1998年，是YannLeCun教授在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络，麻雀虽小五脏俱全，它包含了

陶将·2020-06-29 03:22

深度学习：经典网络模型lenet,alexnet,vggnet,googlenet,Resnet,densenet可解释性

在CNN网络结构的进化过程中，出现过许多优秀的CNN网络，如：LeNet，AlexNet，VGG-Net，GoogLeNet，ResNet,DesNet.提出年份主要方向：网络加深，增强卷积模块1、LeNet

work_coder·2020-06-29 01:14

【CV06】LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet 简介

文章目录CNN的架构设计1.LeNet-52.AlexNet3.VGG4.InceptionandGoogLeNet5.ResNetCNN的架构设计卷积神经网络的元素（例如卷积和池化层）相对容易理解。在实践中使用卷积神经网络的挑战性部分是如何设计最能使用这些简单元素的模型架构。学习如何设计有效的卷积神经网络架构的一种有用方法是研究成功的网络。2012年至2016年间，大规模视觉识别挑战赛（ILSV

datamonday·2020-06-28 22:28

深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别（模型的保存与使用，json，weights）

【声明】个人学习笔记深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别系列深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别(VGG16)深度学习入门实战----基于Keras的手写数字识别(GoogleNet

rookie_weng·2020-06-28 21:08

【转】CNN卷积神经网络_ GoogLeNet 之 Inception(V1-V4)

http://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70576775参考：1.Inception[V1]:GoingDeeperwithConvolutions2.Inception[V2]:BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateS

weixin_34344403·2020-06-28 17:27

深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列”中

weixin_30826761·2020-06-28 01:23

Pytorch1.0入门实战二：LeNet、AleNet、VGG、GoogLeNet、ResNet模型详解

LeNet1998年，LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络，也是整个神经网络的开山之作，称为LeNet，现在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如图1.1所示。它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构，如果不计输入层，该模型共7层，包括2个卷积层，2个下采样层，3个全连接层。图1.1注：由于在接入全连接层时，要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度，因此，必须清晰的知道全连

weixin_30781631·2020-06-28 00:02

机器学习：DeepDreaming with TensorFlow (三)

我们看到，利用TensorFlow和训练好的Googlenet可以生成多尺度的pattern，那些pattern看起来比起单一通道的pattern你要更好，但是有一个问题就是多尺度的pattern里高频分量太多

weixin_30709809·2020-06-27 23:36

论文文献整理【持续更新】

weixin_30532973·2020-06-27 21:20

卷积神经网络

卷积神经网络主要用于图像方面的应用例如图像识别与分类等，比较著名的卷积神经网络有VGGnet,AlexNet,GoogleNet,Resnet等。

Rauchy·2020-06-27 14:31

googlenet解析

原始数据是224*224*3第一层卷积层conv1，pad是3，7*7，64个特征，步长2，输出为112*112*64。然后进行relu，经过pool1进行pooling3*3的核，步长为2，[（112-3+1）/2]+1=56特征为56*56*64，再规范。第二层卷积层conv2，pad是1，3*3，192个特征，输出为56*56*192，然后进行relu，再规范，经过pool2进行poolin

Deep_IT·2020-06-27 12:04

keras实现常用深度学习模型LeNet，AlexNet，ZFNet，VGGNet，GoogleNet，Resnet

LeNet[python]viewplaincopy#coding=utf-8fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flattenfromkeras.layers.convolutionalimportConv2D,MaxPooling2Dfromkeras.utils.np_utilsimportto_catego

搬砖老头·2020-06-27 12:44

OpenCV3.3中的DNN模块实现实例

上篇博客中完成了OpenCV3.3的安装，这篇文章就来跑个实例测试一下第一步：下载DNN模型链接:https://pan.baidu.com/s/1qYyVYnM密码:ej3t下载完成以后解压，里面包含了示例程序、GoogLeNet

Louiseluke·2020-06-27 10:54

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