pointnet++网络结构（inceptionv1网络结构）

C++编程来源：网络编辑：小编更新时间：2025-11-30 19:27:07 浏览量：0

1 问题

（1）Inception详解

（2）利用Inception模块搭建网络

2 方法

什么是Inception

Inception模块的核心思想就是将不同的卷积层通过并联的方式结合在一起，经过不同卷积层处理的结果矩阵在深度这个维度拼接起来，形成一个更深的矩阵。Inception模块可以反复叠堆形成更大的网络，它可以对网络的深度和宽度进行高效的扩充，在提升深度学习网络准确率的同时防止过拟合现象的发生。Inception模块的优点是可以对尺寸较大的矩阵先进行降维处理的同时，在不同尺寸上对视觉信息进行聚合，方便从不同尺度对特征进行提取。

Inception模块中包含卷积操作，但是不同于传统卷积神经网络，此模块中可以设置多个通路，每个通路可以是不同的操作，相同的操作也可以设置不同的kernel size和stride。不同的卷积尺寸提供了不同的感受野，可以做不同级别上的特征提取，池化操作本身有提取特征的作用，而且因为没有参数不会产生过拟合，所以池化操作也作为此模块的一个通路。

Pytorch搭建Inception

[_,1,28,28]

[_16,14,14]

[_,128,14,14]

[_,256,7,7]

[_,256,1,1]

[_,256]

[_,10]

import torch
from torch import nn
class second(nn.Module):
def __init__(self,in_plances):
super().__init__()
self.b1=nn.Sequential(
nn.Conv2d(
in_channels=in_plances,
out_channels=16,
kernel_size=3,
padding=1,
stride=2
),
nn.ReLU()
)
'''
[_,1,28,28]
[_16,14,14]
[_,128,14,14]
[_,256,7,7]
[_,256,1,1]
[_,256]
[_,10]
'''
self.b2=nn.Sequential(
nn.Conv2d(
in_channels=16,
out_channels=128,
kernel_size=3,
padding=1
),
nn.ReLU()
)
self.b3=nn.Sequential(
nn.Conv2d(
in_channels=128,
out_channels=256,
kernel_size=3,
padding=1,
stride=2,
),
nn.ReLU()
)
self.b4=nn.Sequential(
nn.MaxPool2d(7),
nn.ReLU()
)
self.flatten5=nn.Flatten()
self.b6=nn.Sequential(
nn.Linear(
in_features=256*1*1,
out_features=256
),
nn.ReLU()
)
self.b7=nn.Linear(
in_features=256,
out_features=10
)
def forward(self,x):
x=self.b1(x)
x=self.b2(x)
x=self.b3(x)
x=self.b4(x)
x=self.flatten5(x)
x=self.b6(x)
x=self.b7(x)
return x
if __name__=='__main__':
x=torch.rand(size=(1,1,28,28))
block = second(in_plances=1)
out = block(x)
print(out.shape)

主要有两种类型的池化操作：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。最大池化（Max Pooling）：对于每个池化窗口（通常大小为2x2或3x3），选择窗口内的最大值作为输出。最大池化有助于保留图像中最显著的特征，通过选择最大值来捕捉局部特征。

3 结语

一个简单的卷积神经网络，适用于图像分类任务。模型的结构包括卷积层、池化层和全连接层，通过ReLU激活函数进行非线性变换。

池化（Pooling）是卷积神经网络（CNN）中一种常用的操作，用于减小输入数据的空间尺寸，降低计算量，同时保留重要特征。池化操作通常在卷积层之后应用。

到此这篇pointnet++网络结构（inceptionv1网络结构）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！

上一篇：电脑记笔记手写（pc手写笔记）

下一篇： apc和aps经济学（ac和pc经济学）

版权声明：
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！

转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/cjjbc/23091.html

相关文章：