本文的提出了一个WR-inception网络结构。只需更小的内存消耗和更小的计算量。
作者使用了一种微结构,整个宏观网络都是由这个微结构组成。
微结构
微结构的种类如下:
- 基本的残差结构(3*3,3*3)
- Bottleneck(1*1,3*3,1*1)
- inception

上图第三个展示了一个残差inception单元的结构。这个结构并没有在每个分支里单独的添加1*1卷积,而是合并在一起了。通过concate的方式连接所有通道。最后再通过1*1扩展通道数。这样得到的特征图可以提取不同尺度的感受野。
宏观网络结构
本文提出了一种wide-residual-inception(WR-Inception)。

和pvanet很像。作者最后迁移到ssd上,取代了VGG。


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