一、残差块让我们聚焦于神经网络局部：如图7.6.2所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)（作为 图7.6.2上方激活函数的输入）。 图7.6.2左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)-x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将 图7.6.2中右图虚线框
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2024-06-13 17:45:03
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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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搭建ResNetKaiming He的深度残差网络（ResNet）在深度学习的发展中起到了很重要的作用，ResNet不仅一举拿下了当年CV下多个比赛项目的冠军，更重要的是这一结构解决了训练极深网络时的梯度消失问题。首先来看看ResNet的网络结构，这里选取的是ResNet的一个变种：ResNet34。ResNet的网络结构如下左图所示，可见除了最开始的卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多结
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2024-03-28 10:00:06
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视频学习+论文阅读ResNetResNet即残差神经网络，他的主要贡献就是提供了一种残差块的思路，解决了神经网络的梯度下降问题和退化问题，使得能够训练很深的网络。残差块一般分为两种，basic block和bottleneck,上图左边就是basic block，右边是bottle neck。同时为了使输入输出一致，还有一种block这个虚线即是常说的快速通道ResNet训练效果好的原因有三个：模
ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。ResNet只是在CNN上面增加了shortcut，所以，ResN
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2024-03-26 20:56:56
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Q1: 如果要提高泛化性，就有可能增加数据？调参的意思是不是最大了？A1:增加数据确实是提高泛化性最简单也是最有效的方法，但是增加数据不是指差不多的数据，而是对数据的质量有要求。例如，做猫狗的图片识别时，要增加猫的照片，不是单纯地增加一个角度的重复照片，而是比如背景不同，光照不同，角度不同等等。当有很多数据时，调参就不再是一件最重要的事情。过度调参有可能只fit到当前的情景，但在实际业务中，可能会
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2024-05-31 00:40:08
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ResNet的应用比较广泛，为了方便以后的学习，对ResNet网络结构做了进一步了解，ResNet的种类有好几种，此处简要介绍ResNet-18的代码。论文地址：1512.03385.pdf (arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfResNetResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名
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2024-03-26 05:21:13
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需要 ImageNet-1k 数据集的来这篇博文: 但是要准备好 240 GB 大小的磁盘空间哈，因为数据集压缩包是 120 GB 多一些。本文是关于 ResNet-50 在 ImageNet 上的实验研究，目前的话，实验数据集分别是 ImageNet-240 和 ImageNet-1k，其中前者是后者的一个子集。接下来直接上实验结果吧，第一次实验，我是 freeze all layer exc
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2024-03-25 13:13:59
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实现18 层的深度残差网络 ResNet18，并在 CIFAR10 图片数据集上训练与测试。标准的 ResNet18 接受输入为224 × 224 大小的图片数据，我们将 ResNet18 进行适量调整，使得它输入大小为32 × 32，输出维度为 10。调整后的 ResNet18 网络结构如图：一、数据集加载以及数据集预处理def preprocess(x, y):
# 将数据映射到-1~
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2024-05-01 19:20:21
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MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在 https://github.com/open-mmlab/mmdeploy，最新发布版本为v0.8.0，License为Apache-2.0。它支持在Windows10、Linux和Mac上运行。 MMDeploy主要特性： &nb
随着2018年秋季的到来，提前批和内推大军已经开始了，自己也成功得当了几次炮灰，不过在总结的过程中，越是了解到自己的不足，还是需要加油。最近重新复习了resnet网络，又能发现一些新的理念，感觉很fantastic，顺便记录一下～ 下面重新了解一下resnet，Let’s Go～～ 《一》Resnet解决了什么问题首先了解Resnet网络主要解决的问题是：关于深层网络训练带来的
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2024-06-06 15:06:42
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第一章 概述 OpenCV提供机器学习的库：MLL，可以下载使用。OpenCV的加速：IPP.团队的库（购买）。HTML帮助文档，Wiki/CvAux库（需要自己下载），包括：双目匹配，立体视觉跟踪，物体识别的PCA，Delaunay三角划分网格等。
第三章 openCV入门
1)OpenCV数据结构：
点：
解析基于Pytorch的残差神经网络（ResNet18模型），并使用数据集CIFAR10来进行预测与训练1.0、什么是残差神经网络注：本人才疏学浅，如有纰漏，请不吝赐教残差神经网络其实是与卷积神经网络分不开的，我们知道卷积神经网络可以由很多个卷积层，激活层，池化层组成，多少个都没问题，但是随着层数增加，需要训练一轮的计算量也增加，这也不是最接受不了的，最无奈的是，随着层数增加，网络会呈现负优化，下
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2024-10-22 14:40:16
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ResNet网络结构ResNet在2015年由微软实验室提出，战火当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名，图像分割第一名ResNet网络简介一般来说，如果存在某个k层的网络f是当前最优的网络，那么可以构造一个更深层的网络，其最后几层仅是该网络f第k层输出的恒等映射，就可以取得与一致的结果；如果k还不是所谓“最佳层数”，那么更深的网络就可以取得更好的结果。总而言之，与浅层网络相比，
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2024-05-09 11:56:27
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2023.2.14一、小历史：在2012年的ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognitoin Chanllege)，基于深度学习的方法AlexNet 以绝对优势获胜并且他颠覆了以前的图片识别方法，此后深度学习方法一直活跃在这个舞台。二、ImageNet：ImageNet是一个拥有超过100万张图像的数据集，并且每一张图片都有标签，；在2012年的Alex
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2024-03-25 08:41:24
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目录1. ResNet 介绍2. ResNet 网络介绍（ResNet34）3. 搭建ResNet 网络residual blockResNet pre 传播layer1layer2layer3、4全连接层的forwardResNet 网络的参数个数summary4. 训练网络5. 预测图片6. Code7. 迁移学习1. ResNet 介绍ResNet 的亮点：超深的网络结构，可以突破
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2024-03-23 09:52:58
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赶着放假，实验室人少了，不过还是得抓紧学习啊，毕竟对象找不到，那工作就是第二件大事啦ResNet的重要性应该是不言而喻：随着网络深度的增加，网络开始出现退化现象，即深层网络的性能还不及浅层网络（注意：这既不是梯度消失/爆炸，也不是过拟合），鉴于此，文章设计了一种使用shortcut / skip connection 的残差结构使网络达到很深的层次，同时提升了性能。复习就到此了，接下来一起探讨源码
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2024-01-11 07:13:15
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# 使用PyTorch下载ResNet50模型的指南
在深度学习领域，ResNet50是一种非常流行的卷积神经网络架构，广泛应用于图像识别和分类任务。如果你是刚入行的小白，不用担心，本文将详细指导你如何在PyTorch中下载并使用ResNet50模型。
## 流程概述
下面是下载ResNet50模型的步骤概览：
| 步骤 | 操作描述
前言：上一节介绍的图像识别中一个经典的模型AlexNet，今天介绍的是图像识别领域另一个经典的模型VGG-19。VGG-19是由牛津大学的Oxford Visual Geometry Group实验室发明的。因为不像是AlexNet是由Alex一个人完成的。所以这个模型就按照实验室的名称的缩写命名。VGG-19和AlexNet的整体架构是相似的，只是在AlexNet进行了一些改进，具体的有。&nb
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2024-05-04 19:16:26
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ResNet的介绍为什么要用ResNet我们都知道：在训练卷积神经网络的过程中，当浅层的神经网络训练效果较差时，可以通过适当地加深网络的层数，从而获取一个优化效果更好的模型。这是因为随着网络的深度的增加，网络所能提取的信息就能更加的丰富。然而在实际的实验过程中，我们会发现：随着网络深度的加深，训练集的loss首先会逐渐下降，然后趋于平缓；当我们继续加深网络的深度时，训练集的loss反而开始上升。也
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2024-11-02 19:34:19
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