RESNET 随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增加的一个问题在于这些增加的层是参数更新的信号，因为梯度是从后向前传播的，增加网络深度后，比较靠前的层梯度会很小。这意味着这些层基本上学习停滞了，这就是梯度消失问题。深度网络的第二个问题在于训练，当网络更深时意味着参数空间更大，优化问题变得更难，因此简单地去增加网络深度反而
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2024-03-20 11:43:51
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1 一些经典CNN模型这些经典CNN的架构已经没有学习的必要，只要知道它们引入了什么好的训练方法即可。1.1 LeNet最开始Yann Lecun发明的CNN即是LeNet，用来做手写数字的识别，LeNet-5是2层卷积+2层全连接+1层高斯连接（现在已经不怎么用了）。每层卷积操作后面还跟着下采样，这里的下采样就是使用例如隔行采样的传统下采样方法。1.2 AlexNet2012年Hinton的学生
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2024-06-15 22:56:25
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CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。DenseNet模型，建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名
原创
2023-12-13 12:01:27
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ResNet和DenseNet是计算机视觉领域的经典工作，作为CVPR 2016和2017的best paper，两者不仅有很强的创新性，而且大道至简，给了我们很好的启发。本文的目的是解读一下ResNet和DenseNet中那些影响深远的创新，让我们对网络架构有更深刻的思考。
ResNet（Deep Residual Learning
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2024-04-07 08:39:42
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DenseNet实现代码DenseNetDenseNet模型的基本思路与ResNet一致，但它是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。 如下图所示： 如上图所示，DenseNet每两个层之间都有直接的连接，因此该网络的直接连接个数为。 对于每一层，使用前面所有层的特征映射作为输入，并且其自身的特征映射作为所有后续层的输入。DenseNet的优点:
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2024-02-19 20:21:47
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这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
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2024-04-29 19:21:08
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里程碑式创新：ResNet2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResNet在网络结构上做了大创新，而不再是简单的堆积层数，ResNet在卷积神经网络的新思路，绝对是深度学习发展历程上里程碑式的事件。闪光点：层数非常深，已经超过百层引入残差单元来解决退化问题从前面可以看到，随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增
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2024-06-18 12:57:38
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1 前言在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的
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2024-06-29 08:53:12
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在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播
介绍DenseNet发表在2017年的CVPR上，并获得了当时的best paper。ResNet的出现使模型可以变得更深，通过建立前面层与后面层之间的shortcut提高模型的性能。DenseNet将ResNet与跨层连接的思路进一步发挥，它将前面建立的所有层都与后面层的密集连接（Dense Connection）。另外DenseNet通过特征在channel上的连接实现特征重用，最终让Dens
12. 稠密连接网络（DenseNet）ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作，稠密连接网络（DenseNet）就是其中之一。DenseNet与ResNet的主要区别，如下图所示：
图中将部分前后相邻的运算抽象为模块A和模块B。与ResNet的主要区别在于： DenseNet里模块B的输出，并非是ResNet那样和模块A的输出相加，而是在通道维上连结。 由此，模块A的输出可以直接
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2024-03-19 13:46:00
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DenseNetDenseNet的优点DenseNet网络结构bottlenecktransition layer实验结果总结论文地址参考博客 这篇文章是CVPR2017的oral，非常厉害。文章提出的DenseNet（Dense Convolutional Network）主要还是和ResNet及Inception网络做对比，思想上有借鉴，但却是全新的结构，网络结构并不复杂，却非常有效！众所
稠密连接网络（DENSENET）ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介绍其中的⼀一个：稠密连接网络（DenseNet） 。 它与ResNet的主要区别如图5.10所示。图5.10中将部分前后相邻的运算抽象为模块 A和模块B 。与ResNet的主要区别在于，DenseNet⾥模块B的输出不是像ResNet那样和模块 A的输出相加，⽽是在通道维上连结。这样模块 A的输出可以直接传
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2024-04-28 13:56:07
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论文：Densely Connected Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf代码的github链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet近期提高提高准确率的方向主要有两个，一个是加深网络（就像ResNet那样），一个是加宽网络（就像Inception那样）。而De
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2024-04-29 20:09:01
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1.resnet的skip connection是通过eltwise相加的2.resnet做detection的时候是在conv4_x的最后一层（也就是stage4的最后一层），因为这个地方stride为16 作者：灰灰著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。炸问题已经很大程度上被normalized initialization and intermediate
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2018-08-15 23:16:00
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目录ResNetBOOMWhy call Residual?发展史Basic BlockRes BlockResNet-18DenseNet ResNet 确保20层能训练好的前提下，增加8层；然后确保28层能训练好的前提下，继续堆叠8层…… BOOM Why call Residual? 发展史
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2020-12-11 23:35:00
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目录ResNetBOOMWhy call Residual?发展史Basic BlockRes BlockResNet-18DenseNetResNet确保20层能训练好的前提下，增加8层；然后确保28层能训练好的前提下，继续堆叠8层……BOOMWhy call Residual?发展史Basic BlockRes BlockResNet-18DenseNet堆叠通道，需要注意通道不要过大
原创
2021-04-15 18:52:17
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DSNet比ResNet取得了更好的结果，并且具有与DenseNet相当的性能，但需要的计算资源更少。其中改进的DS2Res2Net性能非常强大。作者：ChaucerG 作者单位：韩国科学技术院（KAIST） 论文：https://arxiv.org/abs/2010.124961、简介大多数基于深度学习的方法都是通过backbone网络实现的，其中两个最有名的方法就是ResNet和DenseNe
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2024-04-30 17:42:46
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概述：比resnet更优的cnn模型resnet:
resnet可以训练出更深的cnn模型，实现更高的准确度，resnet模型的核心是通过建立前面层和后面层之间的“短路连接”，有助于训练过程中的反向传播，从而能训练出更深的cnn网络（可能主要是解决梯度消失问题）。resnet是每个层与前面的某层（一般还是2-3层）短路连接在一起，连接方式是通过元素级相加。densenet：
特色：在c
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2024-03-24 11:21:43
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神经网络学习小记录46——Densenet模型的复现详解学习前言什么是Densenet代码下载Densenet1、Densenet的整体结构2、DenseBlock3、Transition Layer网络实现代码 学习前言什么是DensenetResNet模型的出现使得深度学习神经网络可以变得更深，进而实现了更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的短路连接（shortc
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2024-08-21 11:02:20
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