input
input：（32,32,3）
conv 1
• 网络结构：conv
• 超参数：卷积核大小为3 * 3，过滤器个数为16，步长为1，padding=same（使输出大小和输入大小相同）
通过计算可得：output_size = (input_size + 2*padding - kernel_size) / stride + 1
过滤器个数的作用是获取不同的特征维度，升维/降维
自从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ResN
原创
2022-11-10 14:27:46
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这篇文章讲解的是使用Tensorflow实现残差网络resnet-50. 侧重点不在于理论部分，而是在于代码实现部分。在github上面已经有其他的开源实现，如果希望直接使用代码运行自己的数据，不建议使用本人的代码。但是如果希望学习resnet的代码实现思路，那么阅读本文将是一个不错的选择，因为本文的代码的思路是很清晰的。如果你刚刚阅读完resnet的那篇论文，非常建议你进一步学习如何使用代码实现
论文：https://arxiv.org/pdf/2009.08453v1.pdf代码：https://github.com/szq0214/MEAL-V2知识蒸馏知识蒸馏是将一个已经训练好的网络迁移到另外一个新网络，常采用teacher-student学习策略，已经被广泛应用在模型压缩和迁移学习中。这里要介绍的MEAL V2是通过知识蒸馏提升ResNet50在ImageNet上的分类准确度，ME
本周任务根据本文 TensorFlow 代码，编写出相应的 Pytorch 代码了解残差结构是否可以将残差模块融入到C3当中（自由探索）一、知识储备深度残差网络ResNet（deep residual network）在2015年由何凯明等提出，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基础上完成的。ResNet主要解决深度卷积网络在深度加深时候的“退化
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2023-07-24 16:12:51
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Resnet看相关的文章都比较容易理解，本文主要转自两篇对该内容有较为全面解释和理解的文章。1. 引言网络的深度为什么重要？因为CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。为什么不能简单地增加网络层数？对于原来的网络，如果简单地增加深度，会导致梯度弥散或梯度爆
深度残差网络(deep residual network)是2015年微软何凯明团队提出的一种全新的网络结构,其核心模块是残差块residual block。在后续的网络结构时常ResNet的影子。网络加深的问题：1.梯度消失和梯度爆炸 梯度消失：若每一层的误差梯度小于1，反向传播时，网络越深，梯度越趋近于0 梯度爆炸：若每一层的误差梯度大于1，反向传播时，网络越深，梯度越来越大这两种情况都会导致
代码如下：import torch.nn as nn
import torch
# Resnet 18/34使用此残差块
class BasicBlock(nn.Module): # 卷积2层，F(X)和X的维度相等
# expansion是F(X)相对X维度拓展的倍数
expansion = 1 # 残差映射F(X)的维度有没有发生变化，1表示没有变化，downsampl
01摘要微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）https://www.leiphone.com/news/201606/BhcC5LV32tdot6DD.html这个152层ResNet架构深，除了在层数上面创纪录，ResNet 的错误率也低得惊人
残差网络ResNet1. 函数类2. 残差块3. ResNet模型4. 训练模型 ResNet为了解决“新添加的层如何提升神经网络的性能”，它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁它深刻影响了后来的深度神经网络的设计，ResNet的被引用量更是达到了19万+。1. 函数类假设有一类特定的神经网络架构F，它包括学习速率和其他超参数设置。对于所有f∈F，存在一些参数集（例如权重和偏置），这
代码：import keraskeras.utils.plot_model(keras.applications.ResNet50(include_top=True,input_shape...
原创
2022-10-27 12:47:27
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在深度学习领域，有一个名词正在被越来越地关注：迁移学习。它相比效果表现好的监督学习来说，可以减去大量的枯燥标注过程，简单来说就是在大数据集训练的预训练模型上进行小数据集的迁移，以获得对新数据较好的识别效果，因其能够大量节约新模型开发的成本，在实际应用中被更广泛地关注。EasyDL 专业版在最新上线的版本中，就引入了百度超大规模视觉预训练模型，结合迁移学习工具，帮助开发者使用少量数据，快速定制高精度
假设你现在是个人工智能知识小白，如果让你设计一个可以识别图片的神经网络，你会怎么做？我之前问过自己这个问题，思来想去，我的答案是：我可能不知道如何下手。突然有一天，当我把Resnet50这个网络中的所有算法都写了一遍之后，我突然发现，只要我深入了解了这些算法背后的原理，或许我也能设计出这个网络出来（后知后觉的大话而已）。于是，有了这篇文章。接下来，我会从头开始，一步步拆解Resnet50中用到的算
ResNet的各种网络结构图如下图所示。ResNet的层级结构Layer->Block->Stage->NetworkLayer是最小的单位，ResNet50代表有50层。Block由两层或者三层conv层叠加而成，50层以下用左侧的双层block，50层及以上用右侧的三层block，其中右侧的这个block叫做BottleNeck（瓶颈结构） 数个Block堆叠形成一
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2023-10-15 10:59:49
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resnet系列模型 resnet系列结构图resnet的网络构成
本文结合50层深度残差网络的实现学习何博士的大作-Deep Residual Learning for Image Recognition。理论上，深层网络结构包含了浅层网络结构所有可能的解空间，但是实际网络训练中，随着网络深度的增加，网络的准确度出现饱和，甚至下降的现象，这个现象可以在下图直观看出来：56层的网络比20层网络效果还要差。但是这种退化并不是因为过拟合导致的，因为56层
目录 1.resnet 简述2.网络结构3.训练模型1.resnet 简述Resnet是残差网络(Residual Network)的缩写,该系列网络广泛用于目标分类等领域以及作为计算机视觉任务主干经典神经网络的一部分，典型的网络有resnet50, resnet101等。Resnet网络证明网络能够向更深（包含更多隐藏层）的方向发展。https://arxiv.org/abs/1512
yolov4论文笔记yolov4论文主要总结了一些技巧，以及实验的效果。1.yolov4算法的效果：2.yolov4的trickyolov4使用了一些通用功能包括：Weighted-Residual-Connection（WRC）Cross-Stage-partial-connections(CSP)Cross mini-Batch Normalization (CmBN)Self-adversa
Yolo3yolo3是Yolo系列中非常经典的算法。网络结构图 Yolov3使用Darknet-53作为整个网络的分类骨干部分。 backbone部分由Yolov2时期的Darknet-19进化至Darknet-53，加深了网络层数，引入了Resnet中的跨层加和操作。 CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。 Res_unit：借鉴Res
（一）VGG网络详解1.1 VGG网络简介1、VGG亮点通过堆叠多个3X3的卷积核可以替代大尺度的卷积核，它们拥有相同的感受野。以此减少所需的参数。1.2 感受野1、感受野的定义在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野。
通俗的解释是，输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。 就是说，假设输入的特征层是9X9X1，经过Conv1后，
