计算机视觉（5）—— 图像分类

目录

五、图像分类

5.1 AlexNet

5.2 VGG

5.3 GoogLeNet、Inception

5.3.1 Inception V1 

5.3.2 Inception V2

5.3.3 Inception V3 

5.3.4 Inception V4 

5.4 ResNet 残差网络

5.4.1 ResNet

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5.4.2 ResNeXt

5.5 CNN设计准则

五、图像分类

5.1 AlexNet

 

5.2 VGG

 

5.3 GoogLeNet、Inception

5.3.1 Inception V1 

                全连接层参数过多，所以要改进 

         GAP：全局平均池化 

在梯度要消失的地方，再次传入

5.3.2 Inception V2

（1）训练时要将traning参数设置为True，在验证时将trainning参数设置为False。在pytorch中可通过创建 模型的model.train()和model.eval()方法控制。
（2）batch size尽可能设置大点，设置小后表现可能很糟糕，设置的越大求的均值和方差越接近整个训练集的均值和方差。
（3）一般将bn层放在卷积层（Conv）和激活层（例如Relu）之间，且卷积层不要使用偏置bias。

5.3.3 Inception V3 

 

5.3.4 Inception V4 

VGG是大多数的主干模型，Google的可扩展性相对差一点

5.4 ResNet 残差网络

5.4.1 ResNet

        优化：用1×1卷积先降维减少计算量，再升维和前面的残差块组合

FLOPs这里是指需要的计算量 

5.4.2 ResNeXt

 

5.5 CNN设计准则

这里不一定分组卷积就比整个卷积强