GoogLeNet 第31页

深度学习语义分割

FCN模型分为编码和解码部分，其中编码部分使用卷积神经网络模型，主要处理对图像进行分类的问题，而实际上已经有很多性能良好的卷积神经网络网络模型例如AlexNet、VGG16和GoogLeNet。

帝王之恋Chen·2018-07-19 22:28

GoogLeNet(Inception v1)

Inceptionv2讲解Inceptionv3~v4讲解论文地址：Goingdeeperwithconvolutions灵感来源"Networkinnetwork"这篇文章说，网络中嵌套网络可以增强网络的表达能力（所以Inceptionv1就是一个网络中的网络）使得网络性能增强的一个直观想法就是让它变宽变深，但是复杂的网络在小数据集上是非常容易过拟合的，而像ImageNet这样的大型数据集又是非

cheerss·2018-07-13 21:42

Inception v2

GoogLeNet(Inceptionv1)讲解Inceptionv3~v4讲解论文地址：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift

cheerss·2018-07-13 21:38

深度学习常见网络结构

LeNet：基于渐变的学习应用于文档识别AlexNet：具有深卷积神经网络的ImageNet分类ZFNet：可视化和理解卷积网络VGGNet：用于大规模图像识别的非常深的卷积网络NiN：网络中的网络GoogLeNet

北海尚易·2018-07-03 16:43

Semantic segmentation系列其一：FCN

FCN产生于2015年，当时随着Alexnet在Imagenet分类领域的巨大成功，Vgg,Googlenet等更复杂的CNN网络相继提出，CNN网络

manofmountain·2018-07-01 13:58

卷积神经网络GoogLenet的分析与总结

GoogLenet主要是提出了一种叫做Inception的结构，该结构提高了网络内部计算资源的利用率，在增加网络的深度和宽度的同时保证计算预算不变。

Jadelyw·2018-06-25 19:07

深度学习中卷积核问题

3、GoogleNet中浅层的inception模块的3×3和5×

__gyl__·2018-06-23 19:54

深度学习---1x1卷积核

fully-connectedlayers的角度理解一、来源：[1312.4400]NetworkInNetwork（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet

女王の专属领地·2018-06-21 22:33

【2017CS231n】第九讲：CNN架构

第九讲的概述如下：这一讲就是介绍几个CNN的网络，AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet。1.AlexNet第一个在ImageNet中获胜的大型卷积神经网络。

金刚哥葫芦娃·2018-06-09 21:53

常用网络结构：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

随着性能的要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet等。

BigCowPeking·2018-06-07 22:14

CNN研究方向与进展

ZFNet，2013ILSVRC比赛冠军GoogLeNet，2014ILSVRC比赛冠军VGGNet，2014ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如

yeler082·2018-05-31 00:09

深度学习（轻量级网络）---MobileNet，SqueezeNet，ShuffleNet

一个明显的趋势是采用模块结构，这在GoogLeNet和ResNet中可以看到，这是一种很好的设计典范，采用模块化结构可以减少我们网络的设计空间，另外一个点是

Dean0Winchester·2018-05-29 17:41

Inception模型中遇到的细节问题思考记录

一、Inceptionv1（GoogleNet）对左上图做以下说明：1.采用不同大小（1x1,3x3,5x5,3x3的maxpooling）的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合

gbyy42299·2018-05-28 15:42

表情识别（五）--MBP+CNN

作者采用了：4个cnn模型VGGS,VGGM-2048,VGGM-4096和GoogleNet5种不同特征作为CNN输入（RGB,LBP，以及作者额外三种处理的LBP特征）进行了20次实验。

Eason.wxd·2018-05-28 14:48

深度学习之GoogLeNet (Inception v4 & Inception-ResNet-v2)

Google的Inception是比较特别的网络结构，利用多个size不同的卷积核对input进行处理，最后在channel上进行拼接。可以有效减少参数量，从而防止过拟合且节省计算资源。关于Inceptionv1和v3，这篇文章写的非常好：GoogLeNetInceptionv1及v3本文主要很浅很浅地介绍下v4以及与ResNet相结合的网络。(因为Inception的motivation主要体现

coder_mckee·2018-05-20 21:53

googlenet 和 VGG 比较

googlenet是2014年imagenet的冠军，同年还有VGG。因此在说googlenet之前，先回顾下VGG。

lanmengyiyu·2018-05-20 17:42

vgg到ssd

同GoogLeNet一样证明加深网络层数是有效的。不过没有那么的炫。

_szxy·2018-05-18 15:37

batch normalization 详解

BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》一文中提出的，同时也将BN应用到了2014年的GoogLeNet

gbyy42299·2018-05-18 00:00

聊一聊Inception系列(GoogLeNet、Inception、Xception)

博客搬家，文章图片可能显示不正常，请转到https://imlogm.github.io/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/inception/本文原载于https://imlogm.github.io，转载请注明出处~摘要：最近使用Xception时发现效果很好，所以打算介绍下整个Inception系列。关键字：深度学习,Inception,Xceptio

LogM·2018-05-17 21:31

论文(1) YOLO v1

YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inc

GZHermit·2018-05-15 11:51

特征可视化 Feature Visualization

https://distill.pub/2017/feature-visualization/tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程特征可视化让我们看到，在ImageNet数据集训练下，GoogLeNet

女王の专属领地·2018-05-08 15:31

tensorflow+inceptionv3图像分类网络结构的解析与代码实现【附下载】

而作为各种应用类型的网络基础，图像分类的网络结构有许多，从AlexNet开始,到VGG-Net,到GoogleNet,到ResNet,denseNet等。网络结构在不断地改进，也在不断地

Maple__tree·2018-05-07 10:01

LeNet、AlexNet, VGG, GoogleNet和ResNet

一：LeNet-5（深度学习开端）1），模型结构C1:卷积层，6个卷积核，核大小为5*5，参数个数为（5*5+1）*6=156S2:池化层，池化单元为2*2，没有重叠，计算为：2×2单元里的值相加然后再乘以训练参数w，再加上一个偏置参数b(每一个featuremap共享相同w和b)，然后取sigmoid（S函数：0-1区间）值，作为对应的该单元的值，参数个数为2*6.C3:卷积层，16个卷积核，卷

cmat2·2018-05-05 11:33

深度学习---GoogLeNet

一、文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本，目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构。

Dean0Winchester·2018-04-24 10:31

通过模型GoogLeNet执行图像的分类 [Python]

ПримерыиспользованияПохорошейтрадиции,каждыймодульOpenCVвключаетвсебяпримерыиспользования.dnn—неисключение,примерынаС++иPythonдоступнывподдиректорииsamples

tony2278·2018-04-22 18:06

GoogLeNet论文详解

GoogLeNet是Inception的一个具体实现，使用它在分类和检测中进行了评估。1.介绍过去几年，深度卷积网络的分类和检测能力提高了很多，主要

alibabazhouyu·2018-04-21 16:28

经典网络结构：Inception到Mobilenet的蜕变

Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（NetworkinNetwork）中引入了1*1conv，结构如下图所示，代表作GoogleNet

BigCowPeking·2018-04-19 22:06

classical CNN models : GoogLeNet 模型结构详解

江户川柯壮·2018-04-18 18:12

深度学习笔记（一）——卷积神经网络(CNN)经典模型：Lenet

本文根据五个经典的卷积神经网络模型的时间顺序进行介绍：Lenet，1986年；Alexnet，2012年；GoogleNet，2014年；VGG，2014年；DeepResidualLearning2015

Xs_55555·2018-04-18 10:48

GoogLeNet的个人理解

先附上著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本，以便自己日后的学习。

longongng·2018-04-16 09:38

大话CNN经典模型：GoogLeNet（从Inception v1到v4的演进）

2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。

imPlok·2018-04-13 18:46

Opencv调用深度学习模型

Tensorflow,darknet等.详细见下图,具体的使用方法,可以参考官网:https://docs.opencv.org/3.4.1/d6/d0f/group__dnn.html目前Opencv可以支持的网络有GoogLeNet

TiRan_Yang·2018-04-13 15:54

MATLAB学习help之——Classify Image Using GoogLeNet from Neural Network Toolbox

这一个例子是利用已经训练好的深度学习网络，GoogLeNet，其具体的解释详见另一篇转载的博客。

天之道天知道·2018-04-07 22:55

五大经典卷积神经网络介绍：LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet

LeNet/AlexNet/GoogLeNet/VGGNet/ResNet前言：这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始，然后逐个讲解卷积神经网络结构，代码实现和优化方向。

磐创 AI·2018-04-03 19:44

Learning Deep Features for Discriminative Localization笔记

因此，像那些全卷积的神经网络，比如googlenet，都在避免使用全连接层，转而使用globalaveragepooling，这样的话不仅可以减少参数，防止过拟合，还可以建立featuremap到cat

行者无疆兮·2018-03-31 09:10

深度学习-经典CNN网络

GoogLeNet：减少参数数量，最后一层用MaxPooling层代替了全连接层，同时引入Inception-v4模块的使用。VGG

gao8658·2018-03-28 00:00

经典网络结构GoogleNet之Inception-v1 v2 v3 v4 Resnet

论文地址—2014年9月的论文Going Deeper with Convolutions提出的Inception V1（top-5错误率6.67%）。—2015年2月的论文Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate提出的Inception V2（top-5错误率4.8

女王の专属领地·2018-03-21 15:23

vgg和alexnet,lenet　resnet等网络简要评价和使用体会

lrn之类的已经不好用了，一般是论文里当被吊打的baseline用３.vgg:老物，光芒被googlenet给掩盖了，真正的优点是a.feature-map不变则conv-kenel-width这些不变

crazy-ye·2018-03-05 19:34

GoogleNetV3 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

https://arxiv.org/abs/1512.005671、introductionGoogLeNet与VGG在2014年ImageNet比赛中均取得了较好的成绩，但是在参数数量和计算资源方面，GoogLeNet

春枫琰玉·2018-02-13 18:02

ResNet网络结构

DeepResidualNetwork）在2015年的ImageNet上取得冠军，该网络简称为ResNet（由算法Residual命名），层数达到了152层，top-5错误率降到了3.57，而2014年冠军GoogLeNet

-牧野-·2018-02-05 19:33

LeNet-5网络结构及训练参数计算

经典神经网络诞生记：1、LeNet，1998年2、AlexNet，2012年3、ZF-net，2013年4、GoogleNet，2014年5、VGG，2014年6、ResNet，2015年LeNet

-牧野-·2018-01-30 21:28

深度学习卷积神经网络——经典网络GoogLeNet(Inception V3)网络的搭建与实现

一、Inception网络（google公司）——GoogLeNet网络的综述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（层核或者神经元数），但是这里一般设计思路的情况下会出现如下的缺陷

loveliuzz·2018-01-23 21:10

Network In Network

同时GoogleNet中也采用了NetworkInNetwork中的思想，下面对论文进行详细的总结。2、Introduction1、卷积层（convolutionf

春枫琰玉·2018-01-21 17:56

从Inception V1 到 Inception V4 网络结构的变化

2014年GoogleNet（论文地址）取得了第一名，和VGG网络同年，那时候的InceptionNet称为V1版本，我们来看一下InceptionV1的Inceptionmodule。

ML_BOY·2018-01-19 11:46

Zero-Shot Learing问题数据集分享（GoogleNet 提取）

Zero-ShotLearing问题数据集分享（GoogleNet提取）提供几个最常用的Zero-ShotLearning的数据集，均为GoogleNet提取的图片特征，引用相应数据时，请注意对应作者的引用说明

pandsu·2018-01-19 09:19

轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

随着性能的要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG，GoogLeNet，ResNet，Dens

TensorSense·2018-01-18 20:07

深度学习——卷积神经网络的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

一、CNN卷积神经网络的经典网络综述下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344二、LeNet-5网络输入尺寸：32*32卷积层：2个降采样层(池化层)：2个全连接层：2个输出层：1个。10个类别（数字0-9的概率）LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的，输入图像大小为32*32*1，不包含输入层的情况下共有7层，每层

loveliuzz·2018-01-17 22:39

【开发日记】马桶识别之马桶分类，通过迁移学习进行马桶分类

具体的做法是冻结网络（比如ResNet,GoogleNet,Vgg16等）前几层的权重和偏置，只留下最后一层的参数进行训练。其实，也是把前面几层网络

curisan·2018-01-10 21:10

keras搬砖系列-GoogLeNet

GoogLeNet小结emmm，应该不算小结吧，充其量就是蜻蜓点水，所有的东西都等考试再弄吧。Andrew课对inception讲的很好。

googler_offer·2018-01-09 23:22

深入理解GoogLeNet结构（原创）

inception（也称GoogLeNet）是2014年ChristianSzegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果

docrazy5351·2018-01-07 10:45

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