1.是什么何恺明大神的又一经典之作： ResNeXt（《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》）。这个网络可以被解释为 VGG、ResNet 和 Inception 的结合体，它通过重复多个block（如在 VGG 中）块组成，每个block块聚合了多种转换（如 Inception），同时考虑到跨层连接。ResNe
我们从最基本的卷积操作开始说起。近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络由一系列卷积层、非线性层和下采样层构成，这样它们能够从全局感受野上去捕获图像的特征来进行图像的描述。然而去学到一个性能非常强劲的网
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2024-09-29 19:08:56
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ResNeXt50、ResNest50、ResNet50、EfficentNet对比 ResNet50和ResNeXt50附一张ResNet的结构图：(图片后期再补充) ResNeXt50思想，就在于将卷积中的基数，完成整个算横向层面卷积层的拓展。根据文章的结果显示，在imageNet-1K的数据集上，错误率在不断下降。但根据论文提交的数据来看，相比大部分数据下降效果可能不明显
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2024-06-03 21:33:42
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ResNet 论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385残差网络(ResNet)以学习ResNet的收获、ResNet50的复现二大部分，简述ResNet50网络。一、学习ResNet的收获ResNet网络解决了深度CNN模型难训练的问题，并指出CNN模型随深度的加深可
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2024-03-25 19:54:45
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MindSpore学习之网络迁移调试与调优ResNet50为例迁移流程迁移目标: 网络实现、数据集、收敛精度、训练性能复现指标：不仅要复现训练阶段，推理阶段也同样重要。细微差别，属于正常的波动范围。复现步骤：单步复现+整合网络。复现单 Step 的运行结果，即获取只执行第一个 Step 后网络的状态，然后多次迭代出整个网络的运行结果（数据预处理、权重初始化、正向计算、loss 计算、反向梯度计算和
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2024-04-07 22:51:52
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ResNet50是一个经典的特征提取网络结构，虽然Pytorch已有官方实现，但为了加深对网络结构的理解，还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是，笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的，只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出，并没有用图像数据集训练过该网络（后续会用图像数据集测试并更新博客）。1 预备理论在动手搭建ResNet50以前，首先需要明确ResNet系列网络的基本结构，其次复
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2024-03-04 05:51:45
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摘要：传统的深度神经网络在网络层数较深时，会出现梯度消失或者爆炸的问题，导致难以有效训练。ResNet通过引入“残差块”（Residual Block）的方式来解决这一问题。残差块中，利用跳跃连接的方式将输入的恒等映射直接加到后续的输出中，从而使得网络直接可以学习到对输入的差异性特征，避免这些信息因为多网络层的堆叠而丢失。此外，在ResNet的设计中还采用了批规范化、池化等常规技术，进一步提高了模
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2024-04-26 15:31:22
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前言一、Resnet论文精读引入残差残差块ResNet50模型基本构成BN层Resnet50总体结构二、Resnet50代码复现完整代码 前言如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络，那一定非Resnet莫属了。 接下来我将按照：Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分，进行讲解，博主也是初学者，不足之处欢迎大家批评指正。预备知识：卷积网络的深度越深，提取的特征越高
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2024-03-19 13:52:15
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通俗易懂Resnet50网络结构分析1 Why(该网络要解决什么样的问题)1.1 什么叫梯度消失和梯度爆炸2 How(如何解决该问题)2.1 直观解释2.2 残差是什么2.3 网络结构3 what 结果怎么样 1 Why(该网络要解决什么样的问题)理论上网络越来越深，获取的信息越多，而且特征也会越丰富？ -----------> 一个从业者的正常思维 但是实验表明，随着网络的加深，优化效果
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2024-03-20 22:00:19
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今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30% 以上，是目前精度和速度双
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于**2021 WACV,**该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TResNet。动
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2024-04-22 15:46:04
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文章目录1.论文地址2.关于MobileNetV1博客3.MobileNetV1的局限性4.模型之间的对比（1）MobileNetV1和MobileNetV2（2）ResNet和MobileNetV25.MobileNetV2采用了新的激活函数ReLU66.MobileNetV2网络结构7.为什么很多Depthwise convolutions之后训练出来的很多都是0呢？8.实验结果对比9.Te
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2024-07-12 10:16:47
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论文：Squeeze-and-Excitation Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 作者代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorch作者：胡杰本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注
1、源码及注释 reset是uboot最先执行的代码，接下来我们来看看reset的具体流程。reset:
/*如果没有重新定义save_boot_params，则使用<arch/arm/cpu/armv7/start.S>
中的save_boot_params。其不做任何事情，直接返回。*/
bl save_boot_params
/*
Few-shot learning数据集 小样本学习（few shot learning）里面常用的测试数据集主要有Omniglot和miniImagenet两个，但是网上能查到的下载地址都在谷歌网盘上，而且miniImagenet中还缺少标注数据的csv文件,这里写一下搜索到的地址miniImagenet部分miniImagenet下载地址 ：百度云链接: https://pan.baidu.c
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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论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf前言ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。通过观察学习vggnet等经典神经网络模型，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越
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2024-03-27 11:47:49
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目录重构基础模型冻结权重下一步下载源 - 300.4 KB在本系列文章中，我们将应用深度学习网络ResNet50来诊断胸部X射线图像中的Covid-19。我们将使用Python的TensorFlow库在Jupyter Notebook上训练神经网络。此项目所需的工具和库是：IDE：Jupyter Notebook库：TensorFlow 2.0KerasNumPyMatplotlibCV2我们假设
1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
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2024-03-15 05:27:31
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目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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