Basic BlockRes BlockResNet18
原创
2021-01-25 17:34:32
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1、项目经理需要身处不同国家的两位副总裁提供意见。应该使用哪种沟通方法？A.推式沟通B.拉式沟通C.选择式沟通D.交互式沟通 答案：D。题目中强调与副总裁沟通，需要实现信息交换。互动沟通。在两方或多方之间进行的实时多向信息交换。它使用诸如会议、电话、即时信息、社交媒体和视频会议等沟通工件。 2、相关方感觉他们收到的信息十分复杂，难以理解，因此，不能正确做出决定。若要决绝这个问题
目录 Res Block ResNet18 Out of memory # Resnet.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow import keras from
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2020-12-11 23:38:00
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2020-12-11 23:39:00
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目录Res BlockResNet18Out of memory# Resnet.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, Sequential
class Ba
原创
2021-04-15 18:52:50
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ResNet学习笔记一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出1.2.ResNet的特性二、ResNet的数学原理2.1.残差学习2.2.残差模块的构建2.3.学习策略三、ResNet的网络结构四、ResNet的pytorch实现与应用五、评价ResNet5.1.进步性5.2.局限性 一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出残差网络(ResNet) 是由来自Microsoft Re
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2024-02-08 13:27:36
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1、研究背景 AlexNet成功的两个因素，第一个是数据集，第二个是强大的计算资源。 AlexNet的研究意义一，在AlexNet被提出之前，图像分类任务是基于特征工程，而2012之后，基于神经网络，实现一个端到端的任务的实现，即输入图像直接可以得到分类。 二 通过举一个鸢尾花的例子来说
FRN（Feature Pyramid Networks）Feature Pyramid（特征金字塔）,可以用于检测不同尺度的目标，将图片缩放到不同尺寸大小，并分别提取其特征并进行检测。FPN结构使用少量成本，利用CNN卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构建特征金字塔，结合一种带有侧向连接的自顶向下的结构，实现了多尺度特征融合。核心思路：1、高层网络（深层网络）：语义信息丰富、表征能力强，但特征
介绍
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ResNet(Residual Neural Network)由微软亚洲研究院的Kaiming He等4名华人提出，通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络，在ILLSVRC 2015比赛中获得了冠军，取得了3.57%的top-5错
原创
2022-04-19 10:50:57
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解读Abstract—摘要翻译更深的神经网络往往更难以训练，我们在此提出一个残差学习的框架，以减轻网络的训练负担，这是个比以往的网络要深的多的网络。我们明确地将层作为输入学习残差函数，而不是学习未知的函数。我们提供了非常全面的实验数据来证明，残差网络更容易被优化，并且可以在深度增加的情况下让精度也增加。在ImageNet的数据集上我们评测了一个深度152层（是VGG的8倍）的残差网络，但依旧拥有比
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2024-09-14 16:35:43
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本文详细介绍了PyTorch构建神经网络的三种方法及核心组件。首先解析了PyTorch四大核心组件（模型、层、损失函数、优化器）的协作流程，然后对比了nn.Module和nn.functional的使用场景。重点讲解了三种模型构建方法：快速上手的nn.Sequential、灵活定制的nn.Module继承，以及结合容器工具（ModuleList/ModuleDict）的平衡方案。最后通过自定义残差块实现ResNet18，展示了复杂模型的构建思路。文章还总结了PyTorch建模的核心原则，包括工具选型、构建方
1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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摘要ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常明显。模型的创新点在于提出残差学习的思想，在网络中增加了直连通道，将原始输入信息直接传到后面的层中
原创
2022-04-22 23:14:27
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一、深度学习与图像分类基础图像分类是计算机视觉的核心任务之一。传统方法依赖手工特征（如SIFT、HOG），而深度学习通过卷积神经网络（CNN）自动学习特征层次。以ResNet为例，其残差连接结构有效缓解了深层网络的梯度消失问题，成为当前主流模型。关键公式：残差块的计算
若原始映射为 \( H(x) \)，ResNet学习的是残差 \( F(x) = H(x) - x \)，输出变为：
\( H(x
2018-12-09 19:07:29 深层的深度学习网络存在梯度消失和梯度爆炸等问题导致难以进行训练。 ResNet提出了Skip-Connection来将某一层的输入直接传递到更深的层，通过这种方式可以训练得到更深的神经网络。 为什么这个是有效的呢？ 理论上，更深的模型的训练误差不应当大于浅层模
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2018-12-09 19:37:00
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ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别
原创
2022-03-10 16:44:02
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Shortcut解析 整体解析
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2021-08-26 13:55:35
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