Inception是一种深度学习网络结构，最初由Google团队提出。它的主要目的是解决传统卷积神经网络中的计算资源浪费和信息丢失问题。Inception结构通过使用不同大小的卷积核和池化操作来提取不同尺度的特征，并将它们合并在一起。
Inception结构采用了多个并行的卷积分支，每个分支使用不同大小的卷积核进行卷积操作。这样可以同时捕捉到不同尺度的特征。然后，在每个分支之后，使用池化操作来降低特征图的维度。
最后，所有分支的输出特征图被级联在一起，形成最终的输出。这种级联操作可以充分利用不同尺度特征的信息，并且减少了信息丢失。同时，Inception结构还引入了1x1卷积核来减少计算量和参数数量。
通过使用Inception结构，深度学习网络可以更好地处理图像中的细节和全局信息，从而提高模型的性能和泛化能力。Inception结构在许多计算机视觉任务中取得了很好的效果，例如图像分类、目标检测和图像语义分割等。
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