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
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2024-03-19 19:44:17
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假设我们有这样一个2D卷积模型modle = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(Maxpooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.a
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2024-10-25 12:19:22
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Resnet 学习笔记前言 学了几个月的神经网络，感觉也没学到什么东西，炼丹能力倒是提升不少。。。不能只停留在应用方面，还是要掌握理论，因此就想借助博客园把我学到的理论知识都记录下来，也算是加深记忆了。 最近在看一些著名的网络模型，就从Resnet着手写下第一篇博客（主要是GoogleNet太复杂。。。）Why Resnet 当今世界，神经网络模型越来越深，那么是不是越深的模型就越好呢？ 论文中首
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2024-06-05 10:55:05
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OSNet 论文翻译摘要作为一个实例级的识别问题，行人再识别(ReID)依赖于具有识别能力的特征，它不仅能捕获不同的空间尺度，还能封装多个尺度的任意组合。我们称这些同构和异构尺度的特征为全尺度特征。本文设计了一种新颖的深度CNN，称为全尺度网络(OSNet)，用于ReID的全尺度特征学习。这是通过设计一个由多个卷积特征流组成的残差块来实现的，每个残差块检测一定尺度的特征。重要的是，引入了一种新的统
网络退化问题AlexNet、VGG、GoogleNet结构都是通过加深网络结果，但是网络的深度提升不能通过层与层的简单堆叠来实现。由于梯度消失问题，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至开始迅速下降，ResNets 残差网络2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResN
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2024-03-25 21:29:20
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IntroductionResNet论文是里程碑级的basemodel，因此获得了 CVPR 2016 Best Paper，并统领江湖至今：文章受Highway Networks启发，通过在不相邻的feature map间添加“跨越式”的identity mapping通道，设计出了如下的residual module：该设计的作用就是让网络的学习目标变成了“残差”：学习“残差”明显比学习原来的
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2024-06-03 12:02:18
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目录一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题2、解决深度网络的退化问题二、残差结构三、Resnet网络结构1.原理分析2、结构分析3、代码分析（内含分析和注释）一、提出原因 1、堆叠网络造成的问题传统的想法是如果我们堆叠很多很多层，或许能让网络变得更好。然而现实却是：堆叠网络后网络难以收敛，而且梯度爆炸（梯度消失）在一开始就阻碍网络的收敛，让网络难以训练，得到适当的参数。2、解决深
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2024-02-15 09:33:45
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一、3D相机简介常见的三维视觉技术，包含双目、ToF、激光三角、结构光等毫米级：双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级，多见于消费领域，如：导航避障，VR/AR，刷脸支付等微米级：线激光、结构光(编码)的精度是 um 级，主要应用在工业领域，如：表面缺陷检测、三维测量等纳米级：另外，还有 nm 级精度的光谱共焦技术，可用于透明材质物体的三维测量线激光3D相机，是一种基于三角测量原理，通过图
本文提出了一种基于CNN的3D物体识别方法，能够从3D图像表示中识别3D物体，并在比较了不同的体素时的准确性。已有文献中，3D CNN使用3D点云数据集或者RGBD图像来构建3D CNNs，但是CNN也可以用于直接识别物体体积表示的体素。本文中，我们提出了3D CAD物体检测。相关工作3D形状描述符。现代3D物体识别模型起始于60年代，早期的识别框架基于几何模型。然而，大多数识别工作基于手工提取的
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2024-10-16 13:56:49
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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
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
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2024-08-01 16:48:09
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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
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2024-04-15 12:54:08
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从工业实际模型到持久模型Product Modeler 简化版滑板是由七个组装好的实体部件组成，属于三种类型:一个板子(粉色)。两个支架(灰色)。四个轮子(绿色)。在Product modeler中，该滑板可表示为以下结构：Reference：对部件或组装部件模型的引用。Instance：实例，给定位置上的引用的模型，该实例所在装配体的引用聚合该实例。Representation：表示零件的形状和
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2024-10-31 08:23:16
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行为检测是行为识别的一个分支，个人认为其目的为了提高行为识别的准度。行为检测处理的对象大部分是视频数据。它完成检测任务大致可以分为两个阶段，第一个阶段为从视频中提取相关行为空间和时间特征，第二个阶段是基于这些特征准确的定位具体行为在视频中的开始和结束时间。在R-C3D之前，处理该问题最好的方法主要通过滑动窗形式生成的时间段，之后对
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
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2024-05-30 11:04:50
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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
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2024-08-19 11:14:02
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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
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2024-07-21 20:52:18
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3D卷积方法是把视频划分成很多固定长度的片段(clip)，相比2D卷积，3D卷积可以提取连续帧之间的运动信息。即，3D卷积将视频多帧进行融合 1. C3Dpaper: D. Tran, et al. Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks. ICCV'15.Tran等人提出C3D，其将3
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2024-02-27 22:33:19
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#pic_center =400x 系列文章： 文章目录引言Deep Residual Learning3.1. Residual Learning3.2. Identity Mapping by Shortcuts3.3. Network Architectures3.4. Implementation4 Experiments4.1. ImageNet Classification4.2. C
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2024-09-06 19:38:24
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