Deep Residual Learning for Image Recognition1. 思想作者根据输入将层表示为学习残差函数。实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。核心是解决了增加深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网络性能。作者在ImageNet上实验了一个152层的残差网络，比VGG深8倍，取得了3.57%的错误率。作者通
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2024-05-14 22:40:03
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使用伪 3D 残差网络学习时空表示paper题目：Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networkspaper是中国科学技术大
原创
2022-07-13 10:09:41
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1.背景介绍图像分割是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它涉及将图像划分为多个区域，以表示不同类别的对象和背景。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(CNN)已经成为图像分割任务的主要方法。在这篇文章中，我们将讨论残差网络在图像分割领域的应用和改进。1.1 图像分割的重要性图像分割是计算机视觉中一个关键的任务，它可以帮助我们理解图像中的结构和组成部分。通过对图像进行分割，我们可以更好地识别和定位
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2024-07-10 08:40:55
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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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前一阵对三角边稍作了一点总结。昨天下班前同事又提到它。我在想，或许我们利用它做的事可能还不止那么多。也许它还能欺骗我们的眼球更多的东西。 比如我一直在想的css3中目前只有webkit核心支持的transition变换属性。能否利用三角边做点它能做的事情呢？于是下班回家随便写了点测试的东西。。。发现如果要求不是很严格的话，某些时候还是能欺骗到我们的眼球的。比如下面的一个demo<!do
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2023-12-29 20:28:41
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在深度学习中，为了增强模型的学习能力，网络的层数会不断的加深，于此同时，也伴随着一些比较棘手的问题，主要包括： ①模型复杂度上升，网络训练困难 ②出现梯度消失/梯度爆炸问题
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2023-10-26 11:08:39
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随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。 但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求导的间接产
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2024-06-05 07:05:02
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作者： 吴亚峰 , 杜化美 , 张月霞 , 索依娜 责编： 张涛6.1 刚体Unity 4 3D开发实战详解6.1.1 刚体特性在Unity内建物理引擎中，首先要介绍的是刚体（Rigidbody）的概念。包含有该类组件的游戏对象，会遵循万有引力定律，在重力的作用下，使物体垂直下落。刚体组件还会影响物体发生碰撞时的反应，使物体遵循惯性定律，并在其他物体运动冲击作用下产生速度或者形变。刚体作为物理引擎
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2024-08-24 18:32:50
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BEST PAPER.论文链接 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf源代码 ImageNet models in Caffe: https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 深度网络的层数按有权重W的conv层&全连接层来算，不包括池化和Relu层。在ResNet之前备受瞩
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2024-04-06 10:12:24
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残差网络是为了解决模型层数增加时出现梯度消失或梯度爆炸的问题而出现的。传统的神经网络中，尤其是图像处理方面，往往使用非常多的卷积层、池化层等，每一层都是从前一层提取特征，所以随着层数增加一般会出现退化等问题。残差网络采取跳跃连接的方法避免了深层神经网络带来的一系列问题。一：对模型原理与优点的理解(1)在传统的前馈网络中，网络中堆叠的层可以将输入x映射为F(x)，这一整体网络的输出为H
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2023-10-14 17:28:37
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CVPR 2020 Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Guolei Sun, Ming-Ming Cheng, Jianbing Shen, Ling Shao一、简介伪装目标检测任务旨在识别“无缝”嵌入其周围环境中的目标。该目标物体与背景之间有高度的内在相似性。为了解决该问题，我们收集了一个新的数据集，称为COD10K，它包括10000幅图像，涵盖了各种自然场景中伪装的对象，
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2024-07-29 14:00:43
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Unity3D研究院之脚本实现模型的平移与旋转（六）
这一章MOMO带大家讨论一下Unity3D中使用的脚本，脚本的最大特点就是用少量的代码实现繁多的功能，避免大量的代码。Untiy3D这一块可以使用脚本做很多东西，那么我们开始学习脚本吧。
有关Unity3D 脚本的API所有文档盆友们都可以去这里查阅。
官方API 文档：htt
AlexNet，VGG，GoogLeNet 等网络模型的出现将神经网络的发展带入了几十层的阶段，研究人员发现网络的层数越深，越有可能获得更好的泛化能力。但是当模型加深以后，网络变得越来越难训练，这主要是由于梯度弥散现象造成的。在较深层数的神经网络中间，梯度信息由网络的末层逐层传向网络的首层时，传递的过程中会出现梯度接近于0 的现象。网络层数越深，梯度弥散现象可能会越严重。用什么方
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2024-08-14 11:42:27
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Resnet残差学习网络结构不同模型对比残差块（Residual block）几个关键问题Question 1：如何理解ResNet的Idea？Question 2：引入残差为何可以更好的训练？使用Tensorflow实现残差网络ResNet-50model数据目标实现 VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着
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2024-03-23 11:40:23
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前言一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，test dataset的分类准确率也变得更差。在2015年，由华人学者提出的Resne
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2024-03-21 09:22:29
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强烈建议直接跳转查看原文。转载时有很多图片都挂掉了。在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Drop
残差单元：以跳层连接的形式实现。实验表明，残差网络很好地解决了深度神经网络的退化问题，并在ImageNet和CIFAR-10等图
原创
2024-07-30 14:59:25
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残差网络什么是残差：残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差更准确地，假设我们想要找一个 ，使得 ，给定一个 的估计值 ，残差（residual）就是 ，同时，误差就是 。什么是残差网络：随着网络越来越深，训练变得原来越难，网络的优化变得越来越难。理论上，越深的网络，效果应该更好；但实际上，由于训练难度，过深的网络会产生退化问题，效果反而不如相对较浅的网络。而残差网络就可以解决这
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2024-04-06 11:36:18
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**语义分割学习——残差网络ResNet论文笔记**ResNet是为了可以更好地训练深层次的神经网络。 当更深的网络能够开始收敛时，会出现退化问题：随着网络深度的增加，准确率达到饱和，之后就迅速下降。并且这种下降不是由过拟合引起的，在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。什么是残差网络呢？神经网络可以视为一个非线性的拟合函数，由x映射为H(x)。那么假如我的网络输出不是H(x)，而是H
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2024-05-06 13:21:58
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一，残差网络实现手写数字识别首先来resnets_utils.py,里面有手势数字的数据集载入函数和随机产生mini-batch的函数，代码如下：import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
import h5py
import math
def load_dataset():
train_dataset = h5py.File
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2024-04-18 21:28:28
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