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We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the new state of the art for classification and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing resources inside the network. By a carefully crafted design, we increased the depth and width of the network while keeping the computational budget constant. To optimize quality, the architectural decisions were based on the Hebbian principle and the intuition of multi-scale processing. One particular incarnation used in our submission for ILSVRC14 is called GoogLeNet, a 22 layers deep network, the quality of which is assessed in the context of classification and detection.

对手 RivalAI是用于太空工程师中NPC无人机的ModAPI驱动的AI系统。 它允许修改者使用经过修改的XML标记系统轻松创建和自定义NPC行为，而不必使用C＃脚本来实现相同的效果。 有关“管理员和修改者”指南，请