《表2 Inception-v3网络结构》

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《5种流行假脸视频检测网络性能分析和比较》

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Inception模块[28]中首先对输入分别进行4种不同大小的卷积和池化操作，再将各路输出拼接成为一个特征维度.这种设计有助于解决网络层数过深带来过拟合、计算复杂度增大、梯度消失等问题.尽管大尺寸滤波器的卷积能够学到更多的信息，但计算量随之增大.因此，Inception-v3[26]做了两方面改进，一是提出了非对称卷积，即将大尺寸滤波器卷积用小尺寸滤波器的级联来代替，这样能在保证学习信息不减少的情况下大大降低计算量；二是引入了具有正则化作用的辅助分类器，加快网络收敛的同时提高主分类器的准确率.若将检测假脸视频当成一个真假脸分类任务，则将Inception-v3这样一个公认表现优秀的深度分类网络用于检测是一种较好的方法.Inception-v3网络结构及参数见表2，其中的Inception模块结构图如图4所示.