Xception简介

1. 熟悉Xception论文

1.1 Xception简介

Xception是Google公司继Inception后提出的对 Inception-v3 的另一种改进。作者认为,通道之间的相关性与空间相关性最好要分开处理。于是采用 Separable Convolution来替换原来 Inception-v3中的卷积操作。

深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolution
传统卷积的实现过程:

Depthwise Separable Convolution 的实现过程:

Depthwise Separable Convolution 与 极致的 Inception 区别:

极致的 Inception:
第一步:普通 1×1 卷积。
第二步:对 1×1 卷积结果的每个 channel,分别进行 3×3卷积操作,并将结果 concat。

Depthwise Separable Convolution:
第一步:Depthwise 卷积,对输入的每个channel,分别进行 3×3卷积操作,并将结果 concat。
第二步:Pointwise 卷积,对 Depthwise 卷积中的 concat 结果,进行1×1卷积操作。
两种操作的顺序不一致:Inception 先进行1×1卷积,再进行3×3 卷积;Depthwise Separable Convolution 先进行 3×3卷积,再进行 1×1卷积。(作者认为这个差异并没有大的影响)

1.2 Xception网络框架

先进行普通卷积操作,再对 1×1 卷积后的每个channel分别进行 3×3 卷积操作,最后将结果 concat。

1.3 启发性

Xception作为Inception v3的改进,主要是在Inception v3的基础上引入了depthwise separable convolution,在基本不增加网络复杂度的前提下提高了模型的效果。

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  9. Xception论文阅读笔记

    目录 原文链接: 简介: 网络结构改进: Xception架构: 结论: 原文链接: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolut ...

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