基于Paddle手敲ResNet放在开头的话作为一名算法工程师，接触各类模型是必须的，但将模型从论文转换成代码的能力往往比较欠缺；习惯了搬运开源代码，也被冠以了"炼丹师"的称号，但调参能力并不是算法工程师能力的唯一衡量指标，对模型结构的理解、通过结构图复现代码的能力往往能考验对于各类模型的理解度；从工作中来看，对于不同的任务，套用相同模型的效果是不一样的，这也就说明哪怕是开源的达到了SOTA的模型
ResNet（Deep Residual Learning for Image Recognition）论文翻译摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据说明这些残差网络很容易优化，并可以显著增加深度来提高准确性。在ImageNet数据集上我们评估了
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2024-06-23 13:28:53
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ResNet网络详解目录一、ResNet算法概述1、网络退化问题2、ResNet的残差模块3、整体框架1)、Block：2)、mAP指标：3)、mAP计算步骤如下：二、网络退化问题(Degradation)1、定义2、ResNet解决网络退化的机理1)、深层梯度回传顺畅2)、类比其他机器学习模型3)、传统线性结构网络难以拟合“恒等映射”4)、ResNet反向传播传回的梯度相关性好5)、ResNet
yolox_nano模型的参数量极小，并且有着一定的准确度而被使用到手机端的yolox部署：部署的结果我已经上传到GitHub：https://github.com/Elsa-zlt/ncnn-android-yolox-nanoyolox_nano训练命令：python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_nano.py -d 1
目录一、ResNet v1二、ResNet v2一、ResNet v1一说起“深度学习”，自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”（重要的事说三遍），通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们自然很容易就想到：深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计得越深越好，这样模型的准确率也就会越来越准确。那现实是这样吗？ 先看
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2024-03-08 22:05:27
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InceptionV4，Inception-ResNet论文笔记Abstract非常深的卷积网络是近年来图像识别性能最大进步的核心。一个例子是Inception架构，它已经被证明以相对较低的计算成本实现了非常好的性能。最近，“残差连接”的引入与传统结构相结合，在2015年ILSVRC挑战赛中取得了最先进的表现；其性能与最新一代Inception-v3网络类似。这就提出了一个问题：将“Incepti
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2024-05-03 13:46:19
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# 使用ONNX进行ResNet推理的Python教程
在深度学习的领域中，ResNet（Residual Network）是一种非常流行的卷积神经网络架构。它可以有效地构建更深的网络，同时避免梯度消失的问题。通过将ResNet模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，我们可以在不同的深度学习框架中轻松进行推理。本文将引导您完成使用Python进行Res
原创
2024-08-01 12:25:04
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ResNet50是一个经典的特征提取网络结构，虽然Pytorch已有官方实现，但为了加深对网络结构的理解，还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是，笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的，只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出，并没有用图像数据集训练过该网络（后续会用图像数据集测试并更新博客）。1 预备理论在动手搭建ResNet50以前，首先需要明确ResNet系列网络的基本结构，其次复
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2024-03-04 05:51:45
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全国数学建模大赛再过一段时间就要开始了，没参加过比赛的小白决定试一试。不过小白本白建模经历较少，水平一般，只能不断学习来弥补一下了。今天学校也开始了数学建模培训，经过几个小时的学习之后……我决定还是先看一些简单的偏应用的建模方式吧。嗯，所以就从哔哩哔哩上找到一个数学建模课程学习。ok，废话不多说，直接开始啦~这套课程主要讲解了十个模型，并讲解了相应的常用算法，今天就学习一下第一个模型
原创
2021-09-07 11:46:33
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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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文章目录Abstract1 Introduction2 Proposed Method2.1 Network Architecture2.2 Residual in Residual (RIR)2.3 Channel Attention (CA)2.4 Residual Channel Attention Block (RCAB)3 Experiment【其他超分辨方向论文】 文章链接：（EC
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2024-05-08 19:38:01
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Resnet、残差神经网络背景 从上面可知，对于识别对象的不同，神经网络的选择是不一样。对于识别简单元素，少层数的神经网络已经可以胜任这个工作。对于复杂图像中识别复杂目标，少层数的神经网络往往难以胜任，而需要层数更多的神经网络。当然多层数的神经网络也能识别简单元素，不过会增加代价，比如运行时间会增长，识别速度增长等。为啥层数多，有什么作用？请看下图，是分别经过不同层数的神经网络层时的情况（显示的图
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2024-06-28 23:09:30
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前言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。直到今天，各种最先进的模型中依然处处可见残差连接的身影，其paper引用量是CV领域第一名。ResNet的作者何恺明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。一
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2024-04-15 14:49:59
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摘要在本文中，我们描述了一种新的移动架构 MobileNetV2，它提高了移动模型在多个任务和基准测试以及不同模型大小范围内的最新性能。我们还描述了在我们称为 SSDLite 的新框架中将这些移动模型应用于对象检测的有效方法。此外，我们演示了如何通过我们称为 Mobile DeepLabv3 的 DeepLabv3 的简化形式来构建移动语义分割模型。基于倒置残差结构，其中快捷连接位于薄瓶颈层之间。
GoogLeNet模型1. GoogLeNet介绍1.1 背景1.2 GoogLeNet网络结构2. PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 定义Inception块结构2.3 定义GoogLeNet网络2.4 训练 1. GoogLeNet介绍1.1 背景GoogLeNet是谷歌（Google）研究出来的深度网络结构，为什么不叫“GoogleNet”，而叫“GoogLeNet”，据说是为
ResNet-18ResNet-18是一种深度残差网络，由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。它是ResNet系列网络的最简单版本之一，共包含18层神经网络。ResNet-18的特点是引入了残差连接，通过将输入和输出相加来实现跨层信息的传递，解决了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题，从而使得网络可以更深。此外，ResNet-18还使用了批量归一化（Batch Normaliz
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2024-09-04 15:19:22
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第二部分：GitHub账号注册登录及使用教程一、注册并登陆GitHub账号(推荐使用谷歌浏览器)注册网址： https://github.com/注意：不要用qq邮箱，收不到认证邮件。二、在GitHub上新建一个仓库1、登陆新注册的GitHub账号后，点击网页右上角的「New repository」2、填写仓库名，格式必须是「你的 http://username.github.
前言：本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来，英文水平有限，不影响阅读即可。翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解，但太过耗时，不建议采用。我翻译的另一个目的就是想重拾英文，所以就硬着头皮啃了。本文只作翻译，总结及代码复现详见后续的姊妹篇。Alex原论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e9
