与感受野相关的几种网络结构
一、Inception
1. Inception v1
- 目的
通过设计一个稀疏网络结构,但是能够产生稠密的数据,既能增加神经网络表现,又能保证计算资源的使用效率。
- 结构

-
特点
-
共4个通道,其中3个卷积通道分别使用1×11×11×1、3×33×33×3、5×55×55×5的卷积核,保证了每个通道的感受野大小不同,从而获得不同尺度的特征;1个池化通道采用最大池化操作,以减少空间大小,降低过度拟合。
-
使用1×11×11×1的卷积核进行降维,减小了特征图的维度。
2. Inception v2
- 目的
在不增加过多计算量的同时提高网络的表达能力,因而修改 Inception 的内部计算逻辑,提出了比较特殊的卷积计算结构。
- 结构


-
特点
-
使用3×33×33×3的卷积核代替5×55×55×5的卷积核(用小卷积核代替大卷积核)。
-
分解卷积,将n×nn×nn×n的卷积分解为1×n1×n1×n +++ n×1n×1n×1,进一步降低了参数量。
-
在保持相同感受野的同时减少参数量。
二、ASPP
1. 结构

2. 特点
-
ASPP 本质上由一个1×1的卷积(最左侧绿色) + 池化金字塔(中间三个蓝色) + ASPP Pooling(最右侧三层)组成。而池化金字塔各层的膨胀因子可自定义,从而实现自由的多尺度特征提取。
-
结合了空洞卷积可在不丢失分辨率(不进行下采样)的情况下扩大卷积核的感受野
三、RFB
1. 结构


2. 特点
-
RFB模块分为两部分 多分支的卷积与空洞卷积
-
多分支的卷积主要是借鉴了Googlenet的思想
-
空洞卷积的设置主要是借鉴了ASPP的思想
参考文章
大话 CNN 经典模型:GoogLeNet(从 Inception v1 到 v4 的演进)
inception-v1,v2,v3,v4详解
[深度学习]Inception Net (V1-V4)系列论文笔记
SPP,PPM、ASPP和FPN结构理解和总结
ASPP 详解
RFBnet论文及其代码详解
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