MobileNet v1 传统的卷积神经网络，内存的需求大，运算量大，无法在嵌入式设备上运行。例如，ResNet152层网络的权重可达644M，这种权重文件大小基本上不能够在移动设备上运行。 MobileNet是由google公司提出的，专注于嵌入式设备中的轻量级CNN网络，在牺
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2024-09-21 13:54:54
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ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNet意义随着网络的加深，出
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2024-04-03 15:03:16
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本次运用了 ResNet50进行了图像分类处理（基于Pytorch)
一、数据集1. 数据集说明CIFAR-10数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。编号类别0airplane1automobile2brid
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2024-03-27 08:54:20
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上图为“Deep Residual Learning for Image Recognition”原文内的resnet网络结构图，resnet50如图第三列所示。 如上图所示，ResNet分为5个stage（阶段），其中Stage 0的结构比较简单，可以视其为对INPUT的预处理，后4个Stage都由Bottleneck组成，结构较为相似。Stage 1包含3个Bottleneck，剩下
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2024-05-03 14:57:01
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1，yolov3的结构 Yolov3中，只有卷积层，通过调节卷积步长控制输出特征图的尺寸。所以对于输入图片尺寸没有特别限制。DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res
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2024-06-29 10:07:23
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一次前向传播便可预测几乎任何神经网络的参数，我们离用单一元模型取代手工设计的优化器又近了一步只需一次前向传播，这个图神经网络，或者说元模型，便可预测一个图像分类模型的所有参数。有了它，无需再苦苦等待梯度下降收敛！来自圭尔夫大学的论文一作 Boris Knyazev 介绍道，该元模型可以预测 ResNet-50 的所有2400万个参数，并且这个 ResNet-50 将在 CIFAR-10 上达到 将
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2024-05-10 14:20:34
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视学算法报道 【新智元导读】10年前，当我们有了足够的数据和处理能力，深度神经网络也就实现了对传统算法的超越。今天，神经网络对数据和算力更加饥渴，甚至需要微调数百万甚至数十亿的参数来进行训练。不过，这种情况或许很快就会改变。为了摆脱繁琐的训练过程，Boris Knyazev团队设计了一个「超网络」， 对于任意全新的深度神经网络，可以在几分之一
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2024-05-21 13:34:54
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常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network）又无法明显提升网络的识别效果了，所以现在要解决的问题就是怎样在加深网络的情况下又解决梯度消失的问题。resnet50包含两个block：ident
论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition一、引言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，让我们先看一下ResNet在ILSVRC和COCO 2015上的战绩：ResNet取得了5项第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史：ResNet的作者何凯明也因此
背景论文地址：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址：GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日，我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧，作者包括熟悉的 rbg 和何凯明，转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面了，代码也从 Res
需要 ImageNet-1k 数据集的来这篇博文: 但是要准备好 240 GB 大小的磁盘空间哈，因为数据集压缩包是 120 GB 多一些。本文是关于 ResNet-50 在 ImageNet 上的实验研究，目前的话，实验数据集分别是 ImageNet-240 和 ImageNet-1k，其中前者是后者的一个子集。接下来直接上实验结果吧，第一次实验，我是 freeze all layer exc
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2024-03-25 13:13:59
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理论知识储备 深度残差网络ResNet（deep residual network）在2015年由何恺明等提出，因为它简单与实用并存，随后很多研究都是建立在ResNet-50或者ResNet-101基础上完成。 ResNet主要解决深度卷积网络在深度加深时候的“退化”问题。在一般的卷积神经网络中，增大网络深度后带来的第一个问题就是梯度消失、爆炸，这个问题Szegedy提出BN层后被顺利解决。BN层
总结写下自己的理解，方便之后复习。train.py中涉及到loss的代码有： compute_loss = ComputeLoss(model)
pred = model(imgs) # forward
loss, loss_items = compute_loss(pred, targets.to(device)) # pred是网络输出，targets是标注的gt如何处理predYOLO
1 VGG模型结构 VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为A，A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration)，其中以D,E两种配置较为常用，分别称为VGG16和VGG19。 &n
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2024-09-05 19:28:03
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GhostNet: More Features from Cheap Operations[https://arxiv.org/pdf/1911.11907v2.pdf]Abstract在嵌入式设备中部署卷积神经网络模型受限于内存大小和计算量，本文提出了一个Ghost模块可以以低昂的代价插入到现有的神经网络中代替卷积层，并且尤其组成的GhostNet用与MobileNetV3 相同的计算量取得更好
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2024-10-20 18:40:34
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前言我们以DeepSORT追踪算法为基本方向，通过优化行人检测模型和特征提取模型来提升行人追踪的效果。DeepSORT追踪算法的基本思想：使用匈牙利算法解决预测的Kalman状态和新状态之间的关联度。以马氏距离作为第一个衡量尺度，并以最小余弦度量作为第二个衡量尺度，将计算得到的马氏距离度量和最小余弦距离进行线性加权融合作为最终的度量标准，使用综合度量标准判断出不同帧行人匹配度。首先，对MOT20数
一、主要方法⑴深度学习框架采用的pytorch，采用nn.Sequential搭建残差块，采用nn.moudle搭建网络结构。⑵卷积之后采用BatchNorm对featuremap进行处理，防止出现梯度消失或梯度爆炸。⑶损失函数采用CrossEntropyLoss，优化器为Adam⑷模型采用ResNet50，搭建好后连同数据导入GPU进行训练二、图像预处理因为dog-breed-identific
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2024-04-06 20:09:34
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需要的第三方库：pytorch、matplotlib、json、os、tqdm一、model.py的编写参照ResNet网络结构进行构建（如下图），其中18层和34层每层主分支采用的卷积核个数与本层最后采用的卷积核个数相等，可共用同一个类进行编写；50、101、152层最后采用的卷积核个数为每层主分支采用的卷积核个数的4倍，共用另一个类进行编写（1）18层/34层残差结构的编写先定义一个expan
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2024-03-27 00:52:35
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y
=
F
(
x
,
Wi
)+
x 对于相同的输出特征图尺寸，层具有相同数量的滤波器；（
ii
）如果特征图尺寸减半，则滤波器数量加倍，以便保持每层的时间复杂度。我们通过步长为
2
的卷积层直接执行下采样。网络以全局平均池化层和具有
softmax
的
1000
维全连接层结束 快捷连接仍然执行恒等映射，额外填充零输入以增加维度。
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2024-04-08 14:36:17
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各个分类网络的结构(持续更新) 文章目录一、LeNet二、AlexNet三、VGG四、ResNet详解 PS: 以下内容只详细讲解ResNet网络，在其基础上，其余网络只展示基本结构 torchvision.datasets.数据集简介： (1)MNIST：10个类，60000个训练数据，10000个测试数据，(batch_size, 1, 28, 28) (2)CIFAR10：10个类，5000
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2024-04-02 21:35:16
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