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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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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摘要在本文中，我们描述了一种新的移动架构 MobileNetV2，它提高了移动模型在多个任务和基准测试以及不同模型大小范围内的最新性能。我们还描述了在我们称为 SSDLite 的新框架中将这些移动模型应用于对象检测的有效方法。此外，我们演示了如何通过我们称为 Mobile DeepLabv3 的 DeepLabv3 的简化形式来构建移动语义分割模型。基于倒置残差结构，其中快捷连接位于薄瓶颈层之间。
ResNet网络模型的详细过程解析以ResNet50为例，详细解析网络的连接过程：(可以参考着本博客最后一张图进行理解)224x224x3的图片作为输入，经过7x7的卷积核，进行步长为2的卷积，得到大小112x112通道数为64的卷积层。然后经标准化BN和激活函数Relu。 然后经过3x3的最大池化层进行步长为2的池化。得到大小为56x56，通道数64保持不变的输出结果，记为stage0_1。然后
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2024-03-20 12:42:23
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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
0、前言何凯明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。因为它“简单与实用”并存，之后许多目标检测、图像分类任务都是建立在ResNet的基础上完成的，成为计算机视觉领域重要的基石结构。本文对ResNet的论文进行简单梳理，并对其网络结构进行分析，然后对Torchvision版的ResNet代码
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2024-04-28 19:34:42
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简介 Unet是受到FCN启发针对医学图像做语义分割， 且可以利用少量的数据学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型， 在生物医学图像分割领域有很大作用。网络结构 网络结构如下图： 如上图其结构如英文字母u，所以被命名为unet。其建立在FCN的架构上， 首先是从左侧输入开始的一系列卷积层，这里主要有5层，目的是用来提取图片的特征， 这里可以使用vgg或者resnet等经典的特征提取网络。然后是右侧
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2024-03-22 16:19:49
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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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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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1. Inception-v3 （Dec，2015） 2. ResNet（Dec，2015） 3. nception-v4（Aug，2016） 4. Dual-Path-Net （Aug，2017） 5. Dense-net（Aug，2017） 6. SEnet（Sep，2017） 7. Wide Residual Netwo
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2024-08-20 17:39:47
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文章目录0. Pytorch的nn.Conv2d()详解in_channelsout_channelskernel_sizestride = 1padding = 0dilation = 1groups = 1bias = Truepadding_mode = 'zeros'1. ResNet解决了什么问题2.
原创
2022-02-11 10:27:56
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文章目录0. Pytorch的nn.Conv2d()详解in_channelsout_channelskernel_sizestride = 1padding = 0dilation = 1groups = 1bias = Truepadding_mode = 'zeros'1. ResNet解决了什么问题2. ResNet原理及结构2.1 BasicBlock结构2.2 BottleNeck结构2.3 ResNet结构3. ResNet代码详解3.1 BasicBlock代码块3.2 BottleNeck
原创
2021-06-18 14:10:51
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学习网络的时候有这样几个疑惑:为什么需要抽象出五层模型出来？难道不是直接在网线(光纤传输)中传输数据就好了么？大不了到了端点用的是WIFI传输(无线信号)。在回答问题之前我先带你领略下使用最为广泛的五层模型，分别是哪五层？各层解决了什么问题？一、五层模型是哪五层？左边是OSI的七层模型，这模型很牛逼。但是现在基本是存在教科书的啦，学习网络的同学都是知道有这个模型，实际情况使用很少的。右边是TCP/
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2024-09-12 06:39:43
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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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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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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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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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# 如何在PyTorch中下载ResNet模型到本地
在深度学习领域，ResNet（Residual Network）是一种非常流行的卷积神经网络架构，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。如果你是一名刚入行的开发者，想要在本地下载ResNet模型并进行使用，以下是整个过程的详细步骤和示例代码。
## 工作流程
为了更清晰地展示整个流程，以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
