resnet可以看作VGG16来使用，Resnet50中50表示容量，是resNet中最小的容量了resNet不是被设计用来和大量的标准密集层一起使用的，而是和global average pooling层一起使用的。最初的resnet是在imagenet中训练的，vgg就是卷积-》激活-》卷积。。，resnet就是有relu在上面的卷积层resNet Block：和vgg的区别，vgg的卷积-》
下一步改进faster rcnn的基本思路参考将Faster-RCNN中的VGG16替换成ResNet可以提高performance，不仅是detection，在segmentation，video analysis，recognition等其他领域，使用更深的ResNet都可以得到稳定的提升。在速度方面，ResNet比VGG16更慢，同时需要训练的次数也更多，同时内存占用量也远远大于VGG16，
VGG网络 (Visual Geometry Group)介绍在 ImageNet 竞赛中 Localization Task(定位任务)第一名和 Classification Task(分类任务)第二名。论文地址: https://arxiv.org/abs/1409.1556 图1 VGG卷积网络配置
作者使用了11层、13层、16层、19层，分别进行使用。其中对比了卷积核大小为 和
目录前言一、背景介绍二、模型复合缩放（Compound scaling） 前言EfficientNet真的超级强大，让我们一起来耐心学习它吧！ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf一、背景介绍EfficientNet是Google在2019年5月提出的网络，在当时表现SOTA，超级强，该论文提出了一种多维度混合的模型放缩方法。compound sca
ResNet神经网络随着深度加深，会产生很多问题，比如梯度消失和梯度爆炸，可能还会使网络恶化性能变差，所以有时深层次的网络效果反而没有浅层网络好。深层次的网络按理说应该可以学会浅层+恒等映射的形式，这样也能达到浅层的效果，但是由于网络degradation的问题，这并不成立，也就是说，深层次网络解的集合没有包含浅层解。为了解决这一问题，Residual就被提出了。Residual 模块 从上图中可
Introduction前几天看到这篇博客【深度学习】Pytorch实现CIFAR10图像分类任务测试集准确率达95%（下文统称博客1），看到博主的测试结果写了GoogLeNet竟然在测试集上能达到95.02%准确率，看了看pre-activation版本的ResNet–Identity Mappings in Deep Residual Networks中的结果： 【顺便注意下这篇论文中的cif
这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
截至这篇文章发表，谷歌提出的关于Inception块组成的GoogleNet经历了如下五个版本：具体过程详见上述参考文档②。 Note:其中v1v2的过程中滤波器组扩展指的是Inception块内部结构中网络变得更宽而不是更深，从而解决表征性瓶颈问题。分解卷积指的是比如说卷积分解成和卷积2个过程，作者指出这样会节约资源消耗。 Inception-v4, Inception-ResNet and t
文章目录一、两种结构的介绍二、inception 结构的tensor拼接方法三、Residual 结构的tensor相加 参考博客：图像分类：GoggLeNet网络、五分类 flower 数据集、pytorchResNet 网络结构与残差连接介绍一、两种结构的介绍GoggLeNet中的 inception 结构通过并联多个具有卷积核大小的卷积层，增加了网络层的宽度。ResNet中的 Residu
RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。
论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文地址：https://arxi
引言：
因LeNet，AlexNet，VGG16就是卷积层的堆叠，这三个就是在激活函数，BN操作，Dropout操作，卷积核尺寸以及网络层数上不断改进，很好理解；而Inception和ResNet
有其独特的设计和组成单元
。
本文按照设计背景和思路分析这两者的组成单元。
【原文链接配全部经典CNN网络代码】
目录： InceptionN
里程碑式创新：ResNet2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。ResNet在网络结构上做了大创新，而不再是简单的堆积层数，ResNet在卷积神经网络的新思路，绝对是深度学习发展历程上里程碑式的事件。闪光点：层数非常深，已经超过百层引入残差单元来解决退化问题从前面可以看到，随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 作者：elfin 资料来源：RepVGG论文解析 Top Bottom 1、摘要 我们提出了一种简单而强大的卷积神经网络结构，它具有类似VGG的推理结构，仅由3×3卷积和ReLU组成，而训练模型具有多分支
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2021-05-26 22:58:43
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前言VGG网络于2014年被提出，在ImageNet数据集上面获得了定位项目的第一名和分类项目的第二名，虽然在2014年被提出的GoogLeNet网络在定位项目之外的其他项目中都取得了第一名，风头盖过了VGG，但VGG以其简约的网络结构被人使用，VGG网络参数量巨大，但提出者公开了训练好的模型，后续使用仅需在此基础上做微调，比较方便。之前做了VGG网络Paper的翻译，这篇文章介绍VGG论文理解，
RepVGG论文总览方法多分支训练结构重参数化网络架构实验局限性 CVPR2021 Paper : https://arxiv.org/abs/2101.03697Code : https://github.com/DingXiaoH/RepVGGMegEngine : https://github.com/megvii-model/RepVGG论文总览本文通过结构重参数化，只使用 3x3 卷积
####1. 网络结构#####1.1 不同结构的对比VGG一共提供了6个网络版本，卷积层分为5个stage，不同的是，其他结构与A相同；结构 B：在 A 的 stage2 和 stage3 分别增加一个3x3的卷积层，stage3，stage5 分别增加一个1x1的卷积层，总计16层；结构D：在 C 的基础上，stage4，有13个卷积层，stage3，stage5 分别再增加一个3x3的卷积层
RepVGG 论文详解RepVGG 是截止到 2021.2.9 日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中，其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v2。根据作者的描述，RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。背景知识VGG 和 Re
一.区别1.类型:redis是一个key-value存储系统,是nosql,即非关系型数据库,和memcached都是缓存数据库.
mysql是关系型数据库2.存储:redis用于存储使用相对频繁的数据到内存中,
mysql用于存放持久化数据到磁盘中3.速度:redis读取速度快
mysql相对速度较慢4.数据类型:redis数据类型:字符串类型（string），散列类型（hash），列表类型（l
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2023-05-25 15:54:09
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太早的LeNet和AlexNet就不提了，也相对比较简单。vgg16 vgg19文章《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION》发现了小卷积核搭配更深的网络会有更好的效果。小卷积核堆叠在保持感受野不变的情况下参数更少，网络更深学习能力更强。结构：前面一堆卷积层后面跟三层全连接层。卷积核全为3x3且全有pad
又挖来美团的东西~~ 不知道大伙用过没哦,无需任何Trick，极致缩小量化性能差距！提出量化友好方案解决结构重参数模型的量化时性能下
