第4篇Inception V3

Posted 2021-09-24 AI浩

Inception-V3

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
下载地址：https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf

摘要

对许多任务而言，卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心。从2014年开始，深度卷积网络开始变成主流，在各种基准数据集上都取得了实质性成果。对于大多数任务而言，虽然增加的模型大小和计算成本都趋向于转化为直接的质量收益（只要提供足够的标注数据去训练），但计算效率和低参数计数仍是各种应用场景的限制因素，例如移动视觉和大数据场景。目前，我们正在探索增大网络的方法，目标是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。我们在ILSVRC 2012分类挑战赛的验证集上评估了我们的方法，结果证明我们的方法超过了目前最先进的方法并取得了实质性收益：对于单一框架评估错误率为：1.2% top-1和5.6% top-5，使用的网络计算代价为每次推断需要进行50亿次乘加运算并使用不到2500万的参数。通过四个模型组合和多次评估，我们报告了3.5% top-5和17.3% top-1的错误率。

1 引言

从2012年Krizhevsky等人赢得了ImageNet竞赛起，他们的网络“AlexNet”已经成功了应用到了许多计算机视觉任务中，例如目标检测，分割，行人姿势评估，视频分类，目标跟踪和超分辨率[3]。

这些成功推动了一个新研究领域，这个领域主要专注于寻找更高效运行的卷积神经网络。从2014年开始，通过利用更深更宽的网络，网络架构的质量得到了明显改善。VGGN