作者：Edison_G架构变化、训练方法和扩展策略是影响模型性能的不可或缺的重要因素，而当前的研究只侧重架构的变化。谷歌大脑和 UC 伯克利的一项最新研究重新审视了 ResNet 架构，发现对于提升模型性能而言，改进训练和扩展策略或许比架构变化更重要。他们提出了 ResNet 的变体架构 ResNet-RS，其使用的内存不仅更少，在 TPU 和 GPU 上的训练速度也数倍于 EfficientNe
1.ResNet出现的意义随着网络的加深，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题，容易出现训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差。2.残差指的是什么？其中ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping，指的就是图1中”弯弯的曲线”，另一种residual
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2024-05-07 23:09:41
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论文题目：Pyramid Scene Parsing Network 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf各位好，今天我给大家带来一篇关于图像语义分割领域文章。这是2017年发表在CVPR上的一篇文章。可以说是经典。为何这么说呢？不用急，我会在后续笔述中详细阐述。由于本人爱好，各位可能在本人博文的看到很多研究方向，有视频行为识别，图像分割，行为检测，图
项目实现环境搭建二级目录三级目录 先说下自己的环境：ubuntu18+python3.6+torch0.4.1+RTX2080Ti 哎，硬件更新了，以前的代码跑起来可费劲了 还有这个环境 cuda9.0+cudnn7.0 github项目地址：https://hub.fastgit.org/potterhsu/easy-fpn.pytorch 要是打不开，搜索最后的名字 环境搭建RTX
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2024-10-15 09:42:56
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一个可嫁接/整合的Block ?Momenta在ImageNet2017挑战赛中夺冠的网络架构SENet。本文作者为Momenta高级研发工程师胡杰。 Momenta成立于2016年，是自动驾驶公司。其核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。Momenta专注于“打造自动驾驶大脑”，拥有世界专业的深度学习专家，如图像识别领
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2024-08-21 19:20:59
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昨天学习了CBAM模块和ACNet。今天就想试一下CBAM模块的效果，所以编写了代码在MNIST数据集上做分类任务，但是看不出什么差别，而且没加CBAM模块的效果反而好一些。我觉得原因可能是因为数据集太小了没法做到这一点，改天在VOC数据集上试一试效果看看如何。今天先把实验结果报道一下，学习率，epoch次数和batch_size的大小完全保持不变先上Pytorch代码import torch
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2024-03-21 21:40:18
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在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。关于SENet的原理和具体细节，我们在上一篇已经详细的介绍了：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们来复现一下代码。因为SENet不是一个全新的网络模型，而是相当于提出了一个即插即用的高性能小插件，所以代码实现也是比较简单的。本文是在ResNe
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2024-06-19 10:02:03
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1. ResNet 提出的背景 深层卷积神经网络在图像分类领域取得了很多很棒的进展，因为随着网络层次的加深，feature level 从 low--mid--high 逐步得到丰富，但是通过简单堆叠多层网络真的可以学的更好吗？（Is learning better networks as easy as
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2024-10-11 20:15:04
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作者：胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲，介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑
摘要： 一般情况下，我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络，如果资源升级，可以将模型结构放大以获取更好精度。我们系统地研究模型缩放并验证网络深度，宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现。基于此思路，提出了一种新的缩放方法：利用复合系数来统一缩放模型的所有维度，达到精度最高效率最高。复合系数有：w卷积核大小，d神经网络深度，r分辨率
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2024-04-01 17:49:24
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（配置项目环境前，电脑环境需要安装好Anaconda3） 1. 下载项目地址： git clone https://github.com/wangbm/MTCNN-Tensorflow.git 先使用命令创建MTCNN虚拟环境： conda create --name MTCNN python=3.6 进入 MTCNN虚拟环境，conda deactivate退出 MTCNN虚拟环境： sourc
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2024-09-02 13:12:00
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一个实用价值很大的人脸关键点检测算法PFLD paper：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf github：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface Retinaface是来自insightFace的又一力作，基于one-stage的人脸检测网
一、Servlet的配置可以说HttpServlet是Servlet的实现类，间隙性的实现了Servlet，比Servlet更完善更加实用，并且HttpServlet里的doGet和doPost在HttpServlet接口类里已经继承了Servlet并且重写了Servlet的
以后请求和响应用HttpServlet就可以了，如果像用init直接重写就好
你写完之
文章名称：《Densely Connected Convolutional Networks》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993 代码链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet这篇文章厉害了，继He Kaiming的ResNet（2015）之后，又一篇让人惊艳的文章。毕竟是CVPR2017的best paper
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2024-08-21 11:17:08
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首先是Resnet系列，原始的resnet网络在输入层有一个7*7，s=2的大卷积和3*3，s=2的最大池化层，中间层是由3*3或1*1小卷积组成的残差块的堆叠，输出层是一个全局平均池化和预测类别的全连接。2.1 resnet-v2在resnet-v2网络中[54]，何恺明在原版的理论基础上做了组件的位置调换，如图8。在原有组件分布中，灰色路线的Relu在add之后，残差块的输出非负，不利于简化优
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2024-03-17 10:16:19
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一.目的及方法为了在深层次提高小目标检测精度和效率。为了保持大尺寸和小尺寸目标检测结果的一致性，本文提出了一种新的结构ReBiF特征金字塔。它是双向的，可以融合深部和浅部特征，使目标检测更加有效和稳健。由于“残差”的性质，类似于ResNet[5]，可以很容易地训练和集成到不同的骨干（甚至更深或更轻）比其他双向方法。在这种结构的基础上，提出了一种新的双融合模型，使残差特征形成一个紧凑的表示，将更精确
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2024-05-14 11:59:04
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Resnet是He 等人在2015年提出的网络。用来解决在之前的一些网络，在网络层数增多时，反而其在训练集上error表现下降的现象。这种现象并不是由于过拟合导致的，因为在过拟合的时候，应该是train效果很好，test的效果很差。 下图即为Resnet的两个核心结构，左边的图是在Resnet18/34使用的短路结构，这时的Resnet block使用两个3*3卷积，并add输入X。右图
目录一、简介1.卷积网络提取特征2.LSTM实现记忆二、背景三、配置1.样本信息2.网络架构四、代码五、部分代码解释1.关于Pytorch的ResNet182.定义RMSE3.保存读取多个网络的参数六、部署训练1.连接服务器2.样本/文件上传3.部署python3和其他环境七、感想 一、简介 如何用神经网络把视频中的时序特征提取出来？比如说某个物体的摆动的频率；或者出现的时间长短；亦或是更高级
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2024-03-26 11:11:25
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R-CNN算法流程：输入图像每张图像生成1k - 2k个候选区域。对每个候选区域，使用深度网络CNN提取特征。（AlexNet、vgg、resnet等CNN）4-1.将特征送入每一类的SVM分类器，判别是非属于该类。 4-2.使用回归器精细修正候选框位置。生成候选区域使用selective search（选择性搜索）方法对每一张图生成1k - 2k的区域。 5. 分割区域 使用一种过分割手段，将图
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2024-03-26 13:24:44
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一，SE：Squeeze-and-Excitation的缩写，特征压缩与激发的意思。 可以把SENet看成是channel-wise的attention，可以嵌入到含有skip-connections的模块中，ResNet,VGG,Inception等等。 二，SE实现的过程 1.Squeeze: 如下图的红框。把每个input feature map的spatial dimension 从H *
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2024-04-23 19:41:38
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