双流网络搭建在VggNet中曾表明，网络层的深度是对于学习表达能力更强的特征至关重要。但是增加深度随着带来的是duration的问题，网络性能变差，直接表现在训练集上准确率降低。 使用残差网络来搭建时空网络，可选择的网络'ResNet'：'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet50_aux', 'resnet101', 'resnet152'
#已在I
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2024-07-02 22:07:45
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论文阅读笔记 - Residual Attention Network for Img Classification摘要简介堆叠的网络结构注意力残差学习研究现状重点 attention module代码实现 摘要文章中提出了残差注意力网络，将注意力机制结合到残差网络当中。残差注意力网络通过堆叠注意力模块来组成，这些注意力模块可以产生注意力敏感的特征。来自不同模块的具有注意力敏感的特征可以自适应地
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2024-05-14 13:25:34
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1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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目录
一、Attention机制剖析
1、为什么要引入Attention机制？
2、Attention机制有哪些？（怎么分类？）
3、Attention机制的计算流程是怎样的？
4、Attention机制的变种有哪些？
5、一种强大的Attention机制：为什么自注意力模型（self-Attention model）在长距离序列中如此强大？
（1）卷积或循
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
原创
2022-03-10 16:44:02
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Shortcut解析 整体解析
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2021-08-26 13:55:35
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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。通过前面几个经典模型学习，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？
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2021-06-18 15:27:01
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巨大的问题：resnet网络的具体结构，每一层是什么样子的，每个stage是什么样子的，为什么要这么设计？？？ resnet101作backbone的faster的网络结构是经过修改了的，不是简单的把fc前面的最后一层作为backbone https://github.com/Eniac-Xie/f
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2018-09-23 22:20:00
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迁移学习之——模型Finetune
原创
2021-08-02 15:45:07
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2018-12-09 19:07:29 深层的深度学习网络存在梯度消失和梯度爆炸等问题导致难以进行训练。 ResNet提出了Skip-Connection来将某一层的输入直接传递到更深的层，通过这种方式可以训练得到更深的神经网络。 为什么这个是有效的呢？ 理论上，更深的模型的训练误差不应当大于浅层模
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2018-12-09 19:37:00
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前言之前学习利用Keras简单地堆叠卷积网络去构建分类模型的方法，但是对于很深的网络结构很难保证梯度在各层能够正常传播，经常发生梯度消失、梯度爆炸或者其它奇奇怪怪的问题。为了解决这类问题，大佬们想了各种办法，比如最原始的L1,L2正则化、权重衰减等，但是在深度学习的各种技巧中，批归一化(Batch Normalization,BN)和残差网(Residual Network,ResNet)还是比较
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2024-08-06 19:14:24
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声明：Caffe 系列文章是我们实验室 黄佳斌 大神所写的内部学习文档，已经获得他的授权允许。本参考资料是在 Ubuntu14.04 版本下进行，并且默认 Caffe 所需的环境已经配置好，下面教大家如何搭建 KaiMing He 的 Residual Network（残差网络）。Cite: He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learn
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2024-04-18 14:22:24
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目录什么是ResNet为什么要引入ResNet？ResNet详细解说本篇博客主要是自己对论文的一些解读以及参考一些博客后的理解，如若有不对之处，请各位道友指出。多谢！2015年刚提出ResNet的Paper2016对ResNet进行改进之后的Paper什么是ResNetResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一下ResNe
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2024-08-21 09:28:57
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前言 ResNet（Residual Neural Network）由前微软研究院的 Kaiming He 等4名华人提出，通过使用 Residual Blocks 成功训练152层深的神经网络，在 ILSVRC 2015 比赛中获得了冠军，取得 3.57% 的 top-5 错误率，同时参数量却比 VGGNet 低，效果非常突出。ResNet 的结构可以极快地加速超深神经网络的训练，模型的准确率
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2024-04-29 22:36:56
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残差网络残差网络（Residual Network简称ResNet）是在2015年继Alexnet Googlenet VGG三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。 ResNet可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域具开创性的工作,有效的解决了随着网络的加深
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2024-03-08 22:11:53
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摘要越深的神经网络训练起来越困难。本文展示了一种残差学习框架，能够简化使那些非常深的网络的训练，该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unreferenced functions）。本文提供了全面的依据表明，这些残差网络的优化更简单，而且能由更深的层来获得更高的准确率。本文在ImageNet数据集上使用了一个152层深的网络来评估我们的残差网络，虽然它相当于8倍深的VGG网络，但是在
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2024-07-18 22:29:02
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摘要残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度中获得准确性。在ImageNet数据集上，我们对剩余的网进行评估，其深度为152层，比VGG网41层更深，但仍可以保证有较低的复杂度。 解决问题：1）网络深度加深，会产生梯度消失和爆炸。利用规范化的初始化和Batch Normalization解决，使得具有数十层的网络通过随机梯度下降(SGD)方法可以开始收敛。2）会产生网络退化的现象，不
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2024-05-08 12:38:39
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