Inception.md

# Inception 系列
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## 目录

* [1. 概述](#1)
* [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2)
* [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3)
* [4. 基于 T4 GPU 的预测速度](#4)

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## 1. 概述

GoogLeNet 是 2014 年由 Google 设计的一种新的神经网络结构，其与 VGG 网络并列成为当年 ImageNet 挑战赛的双雄。GoogLeNet 首次引入 Inception 结构，在网络中堆叠该结构使得网络层数达到了 22 层，这也是卷积网络首次超过 20 层的标志。由于在 Inception 结构中使用了 1x1 的卷积用于通道数降维，并且使用了 Global-pooling 代替传统的多 fc 层加工特征的方式，最终的 GoogLeNet 网络的 FLOPS 和参数量远小于 VGG 网络，成为当时神经网络设计的一道亮丽风景线。

InceptionV3 是 Google 对 InceptionV2 的一种改进。首先，InceptionV3 对 Inception 模块进行了优化，同时设计和使用了更多种类的 Inception 模块，与此同时，InceptionV3 中的部分 Inception 模块将较大的方形二维卷积拆成两个较小的非对称卷积，这样可以大幅度节省参数量。

Xception 是 Google 继 Inception 后提出的对 InceptionV3 的另一种改进。在 Xception 中，作者使用了深度可分离卷积代替了传统的卷积操作，该操作大大节省了网络的 FLOPS 和参数量，但是精度反而有所提升。在 DeeplabV3+ 中，作者将 Xception 做了进一步的改进，同时增加了 Xception 的层数，设计出了 Xception65 和 Xception71 的网络。

InceptionV4 是 2016 年由 Google 设计的新的神经网络，当时残差结构风靡一时，但是作者认为仅使用 Inception 结构也可以达到很高的性能。InceptionV4 使用了更多的 Inception module，在 ImageNet 上的精度再创新高。


该系列模型的 FLOPS、参数量以及 T4 GPU 上的预测耗时如下图所示。

![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.Inception.flops.png)

![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.Inception.params.png)

![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.Inception.png)

![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp16.bs4.Inception.png)

上图反映了 Xception 系列和 InceptionV4 的精度和其他指标的关系。其中 Xception_deeplab 与论文结构保持一致，Xception 是 PaddleClas 的改进模型，在预测速度基本不变的情况下，精度提升约 0.6%。关于该改进模型的详细介绍正在持续更新中，敬请期待。


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## 2. 精度、FLOPS 和参数量

| Models             | Top1   | Top5   | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPS<br>(G) | Parameters<br>(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| GoogLeNet          | 0.707  | 0.897  | 0.698             |                   | 2.880        | 8.460             |
| Xception41         | 0.793  | 0.945  | 0.790             | 0.945             | 16.740       | 22.690            |
| Xception41<br>_deeplab | 0.796  | 0.944  |                   |                   | 18.160       | 26.730            |
| Xception65         | 0.810  | 0.955  |                   |                   | 25.950       | 35.480            |
| Xception65<br>_deeplab | 0.803  | 0.945  |                   |                   | 27.370       | 39.520            |
| Xception71         | 0.811  | 0.955  |                   |                   | 31.770       | 37.280            |
| InceptionV3        | 0.791  | 0.946  | 0.788             | 0.944             | 11.460       | 23.830            |
| InceptionV4        | 0.808  | 0.953  | 0.800             | 0.950             | 24.570       | 42.680            |


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## 3. 基于 V100 GPU 的预测速度

| Models                 | Crop Size | Resize Short Size | FP32<br/>Batch Size=1<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=4<br/>(ms) | FP32<br/>Batch Size=8<br/>(ms) |
|------------------------|-----------|-------------------|------------------------|------------------------|------------------------|
| GoogLeNet              | 224       | 256               | 1.41 | 3.25 | 5.00 |
| Xception41             | 299       | 320               | 3.58 | 8.76 | 16.61 |
| Xception41_<br>deeplab | 299       | 320               | 3.81 | 9.16 | 17.20 |
| Xception65             | 299       | 320               | 5.45 | 12.78 | 24.53 |
| Xception65_<br>deeplab | 299       | 320               | 5.65 | 13.08 | 24.61 |
| Xception71             | 299       | 320               | 6.19 | 15.34 | 29.21 |
| InceptionV4            | 299       | 320               | 8.93 | 15.17 | 21.56 |


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## 4. 基于 T4 GPU 的预测速度

| Models             | Crop Size | Resize Short Size | FP16<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP16<br>Batch Size=4<br>(ms) | FP16<br>Batch Size=8<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=1<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=4<br>(ms) | FP32<br>Batch Size=8<br>(ms) |
|--------------------|-----------|-------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|
| GoogLeNet          | 299       | 320               | 1.75451                      | 3.39931                      | 4.71909                      | 1.88038                      | 4.48882                      | 6.94035                      |
| Xception41         | 299       | 320               | 2.91192                      | 7.86878                      | 15.53685                     | 4.96939                      | 17.01361                     | 32.67831                     |
| Xception41_<br>deeplab | 299       | 320               | 2.85934                      | 7.2075                       | 14.01406                     | 5.33541                      | 17.55938                     | 33.76232                     |
| Xception65         | 299       | 320               | 4.30126                      | 11.58371                     | 23.22213                     | 7.26158                      | 25.88778                     | 53.45426                     |
| Xception65_<br>deeplab | 299       | 320               | 4.06803                      | 9.72694                      | 19.477                       | 7.60208                      | 26.03699                     | 54.74724                     |
| Xception71         | 299       | 320               | 4.80889                      | 13.5624                      | 27.18822                     | 8.72457                      | 31.55549                     | 69.31018                     |
| InceptionV3        | 299       | 320               | 3.67502                      | 6.36071                     | 9.82645                     | 6.64054                     | 13.53630                     | 22.17355                     |
| InceptionV4        | 299       | 320               | 9.50821                      | 13.72104                     | 20.27447                     | 12.99342                     | 25.23416                     | 43.56121                     |