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深度高达152层的残差网络——比VGG[40]深8倍但仍具有较低的复杂度。这些残差网络的集合在ImageNet测
resnet也赢下了imagenet的竞赛 在cifar-10 上训练了100到1000层的数据 cnn的主干网络 用resnet替换 在coco目标检测上也夺冠了 计算机图形学可能把图放在标题上面 在训练深的网络上，不只是过拟合，训练误差也会很高，不止是过拟合 深度太深会出现梯度爆炸或者梯度弥散 解决：初始化的时候权重不要太大也不要太小，中间加一些batch normalization，使得校验
转载
2024-05-30 11:04:50
30阅读
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
转载
2024-04-15 14:49:59
149阅读
作为ILSVRC15年的冠军，Kaiming大神一贯落实着不发则已，一发惊人的论文生产准则。最近静下心来仔细研究一下这篇论文，个人认为Kaiming是一个很看重问题本质的学者，他发的论文都会从问题的最本质的原因入手，比如Focal loss的提出、Faster RCNN的加速点、Mask RCNN的突破性创新等等。 ResNet也不例外，今天静下心来好好读一下这篇文章，想一想究竟为什么ResNet
转载
2024-08-01 16:48:09
29阅读
文章目录一、介绍三、深度残差网络1、残差网络2、通过shortcut连接传递自身映射3、网络架构3.1、无残差网络3.2、残差网络4、实施方案4.1、训练阶段：与AlexNet和VGGnet类似。4.2、测试阶段：与AlexNet类似四、实验结果1、ImageNet分类比赛1.1、无残差网络1.2、残差网络1.3、恒等映射 VS 投影shortcut连接*1.4、更深的沙漏（bottleneck
转载
2024-04-15 12:54:08
54阅读
摘要越深层次的神经网络越难以训练。我们提供了一个残差学习框架，以减轻对网络的训练，这些网络的深度比以前的要大得多。我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x，学习残差函数，来代替没有参考的学习函数。我们提供了综合的经验证据，表明残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度中获得准确性。在ImageNet数据集上，我们对剩余的网进行评估，其深度为152层，比VGG网41层更深，但仍可以保证有较低的
转载
2024-07-21 20:52:18
66阅读
Deep Residual Learning for Image Recognition 文章目录Deep Residual Learning for Image RecognitionAbstract摘要1. Introduction1. 引言2. Related Work2. 相关工作3. Deep Residual Learning3.1. Residual Learning3. 深度残差学
转载
2024-08-19 11:14:02
33阅读
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
ResNeXt利用分组卷积思想改造ResNet，ResNet和Inception的结合体。论文结构：引文（介绍神经网络算法发展史，提出ResNeXt）相关工作（多分支卷积、分组卷积等）方法实现细节实验结果以第3节翻译为主。3 Method3.1 Template 架构 我们采用类似VGG/ResNets一样的高度模块化设计的网络。我们的网络由一系列residual blocks堆叠而成。这些blo
论文：《ResNeSt: Split-Attention Networks》论文链接：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf
摘要大多数下游应用（例如目标检测和语义分段）仍将ResNet变体用作backbone。 我们提出了一个模块化的Split-Attention block，该block可实现跨feature map groups的attention。
转载
2024-08-21 11:51:00
202阅读
1、论文总述 2、The main reasons of not bring improvements 3、padding导致位置偏见的原因 4、实验结果分析 5、4条网络设计Guidelines 6、deeper or wider网络结构 7、为什么不能更深，43的反而不如22 8、VOT16和VOT15区别 9、 改变receptive field, feature size and str
转载
2024-05-15 11:04:16
37阅读
文章目录1.Regionn Proposal Network背景2.Regionn Proposal Network的结构3.Anchors4.Regionn Proposal Network的训练参考资料 1.Regionn Proposal Network背景RPN，Region Proposal Network是中科大与微软亚洲研究院联合培养博士,原Momenta研发总监任少卿与何凯明，R
写在前面：本系列笔记主要记录本人在阅读过程中的收获，尽量详细到实现层次，水平有限，欢迎留言指出问题~ 这篇文章被认为是深度学习应用于目标检测的开山之作，自然是要好好读一下的，由于文章是前些日子读的，所以仅凭记忆把印象深刻的地方记录一下，许多地方是自己理解，有错误请指出。1. 算法的流程 这篇文章干了一件什么事情呢，就是用selective search生成一堆建议区域，然后把这些建议区
ResNet 文章目录ResNet单词重要的不重要的摘要深度学习网络退化问题残差网络ResNet的网络结构代码残差连接的渊源残差连接有效性解释ResNeXtResNeXt为什么有效 论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet论文下载链接： https://arxiv.org/pdf/1512.03385 单词重要的resi
转载
2024-08-25 20:24:23
85阅读
2015年最火的ResNet现在看已经是过去时了，后来的DenseNet、Mask-RCNN等架构的出现已经磨平了2015CVPR best paper的锋芒。ResNet的想法非常简单，学过闭环反馈的话都会自然地想到是不是可以将信息跳跃式地反穿？当然，结构上看ResNet是正向的一个skip connection (shortcut)。其实一直以来我都不理解为什么ResNet能够解决深层网络效果
转载
2024-03-19 19:44:17
70阅读
文章目录0. 前言1. ResNet V12. ResNet V23. Wide ResNet4. ResNext5. Res2Net6. iResNet7. ResNeSt 0. 前言目标：总结残差网络系列论文，老忘记，就记录一下每篇论文的创新点。论文列表：
ResNet v1: Deep Residual Learning for Image Recognition
第一次提
转载
2024-07-01 15:42:49
300阅读
一、导论 深度神经网络的优点：可以加很多层把网络变得特别深，然后不同程度的层会得到不同等级的feature，比如低级的视觉特征或者是高级的语义特征。但是学一个好的网络，就是简简单单的把所有网络堆在一起就行了吗？如果这样，网络做深就行了。提出问题：随着网络越来越深，梯度就会出现爆炸或者消失解决办法就是：1、
ResNet 论文研读笔记
转载
2021-12-29 16:08:14
610阅读
SENet论文阅读论文Squeeze-and-ExcitationcodeSENetSqueeze-Excitation 一个SE block的计算起始单元是一个转换 ，其中 ， 是一个卷积操作，假设此层的卷积核定义为 ， 是通道数，并且定义 的输出为 ，其中第 通道的输出
