简介 ResNet也就是深度残差网络，此论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》是由何凯明大神2015年底提出的，要说它的最大特点的话，就是很深。并且一经出世，就在ImageNet中斩获图像分类、检测、定位三项的冠军。 原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf（-2015-）ResNet：1、问题：
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2024-03-22 14:06:20
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CNN卷积神经网络之ResNet前言神经网络的“退化”问题残差块(Residual Block)网络结构Residual Block的分析与改进*理解与反思 未经本人同意，禁止任何形式的转载！前言《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf.2014年VGG达到19
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2024-08-08 10:43:05
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RCNN这个网络也是目标检测的鼻祖了。其原理非常简单，主要通过提取多个Region Proposal(候选区域)来判断位置，作者认为以往的对每个滑动窗口进行检测算法是一种浪费资源的方式。在RCNN中，不再对所有的滑动窗口跑算法，而是只选择一些窗口，在少数窗口上运行CNN。流程是：输入图像利用selective search对图像生成1K~2K的候选区域（region proposal），这个量比传
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2024-08-01 19:10:40
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一：前言（问题由来）在讲resnet之前我们需要知道resnet的由来，以及到底在解决什么问题，然后才是如何解决问题，最终才是工业化实现。本篇文章需要一定的resnet基础，新手可以多看看基础再来。 1，根据无限逼近定理我们知道，任意两层神经网络可以拟合任何函数，（一层不行，因为会出现非线性函数无法被拟合的情况）通过每层中的每个节点来表示一段函数（特征），然后层数相加，即可得到我们要表达的函数。那
在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，引爆了深度学习网络。而何恺明在2015年的深度残差网络（Deep Residual Network, 简写为 ResNet）[4] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能，且在这种情况下仍能展现出优越的性能。一、深层CNN的退化自 AlexNet 以
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2024-08-01 09:46:52
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最近博主一直在准备找暑期实习，所以也是隔了很久没跟新博客。题外话，现在的计算机视觉岗竞争是真的激烈，最后才找到美团，网易，海康，Momenta的offer，打算入坑的朋友门需谨慎。最近也在Momenta实习，等实习完后会继续更新博客和继续完善github。上一篇博文写到anchor的制作与处理了。这篇博文就主要讲一下rpn网络的搭建部分。首先是整个网络的特征提取部分，博主用
CNN架构之ResNetResNet在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜，名声大噪。在此之前，AlexNet——2012年ImageNet的获胜者，这个模型仅有8个卷积层的深度学习，后来的VGG网络有16乃至19层，GoogleNet有2
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2024-04-04 19:12:12
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背景在图像分类任务上，现存网络有VGG、Resnet等，其中Resnet的出现使得计算机识别准确率超过人类自身。但是在目标检测和图像分割任务上准确率一直较低。现如今，在图像语义分割（对像素点进行分类）任务上，常见网络例如：FCN、SegNet、U-Net、SegNet、DeepLab、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以
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2024-04-07 10:48:39
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Resnet的实现以及add层与concatenate层的区别ResNet个人总结Inception V3Xception ResNet个人总结'''
何凯明大神在2015年提出了Resnet结构，于2016年对于该结构进行了优化，提出了Resnet-bottlenet结构，
本文代码基于Resnet-bottlenet结构进行实现,本文主要实现pre-activation residual
一、效果简介 1 多类目标检测，基于VOC2012数据集 MAC :The number of adds andmultiplications mAP:Mean average precision GPU：NVIDIA Titan X 我们目前的人脸检测模型是：Faster R-CNN
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2024-08-09 13:13:19
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最近在做细胞分割，尝试了很多CNN的分割模型，对比下来发现unet性能真的是很好。在很小的训练集上（30张）也能取得非常不错的分割效果。以前一直以为CNN结构更多的是靠瞎蒙，现在发现其实不是。CNN虽然内部的整个流程很难去揣摩，但是还是有很多比较整体的经验可以借鉴，在模型构建上还是有规可循。 按照我这些日子的测试，结合一点自己的理解和网上各位大佬的帖子，说一下我自己的看法。 U-Net和FCN非常
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2024-02-23 23:24:01
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(Introduction)The deep learning community is abuzz with YOLO v5. This blog recently introduced YOLOv5 as — State-of-the-Art Object Detection at 140 FPS. This immediately generated significant discussi
0 引言PointNet是处理点云数据的深度学习模型，其地位堪比2D图像处理中的CNN网络， 后续的诸多点云数据处理的深度网络都有PointNet的影子。1 点云数据介绍既然PointNet处理的是点云数据， 那么首先需要先知道点云数据是长什么样子。 其实所谓点云数据就是一系列点组成的集合， 每一个点代表一个三维坐标(x,y,z), (注：有些点云数据可能是6个值， 除了三个坐标外， 还有nx,n
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的目的是利用计算机模拟我们人类大脑处理问题的过程，这里来分析一下其逻辑，不作专业解释了。 ANN是一个统计模型，由观测数据集（S）和概率（P）组成。 对于一张图片，我们将其所有的像素作为我们的数据集，利
在深度学习的世界中，PyTorch 和卷积神经网络（CNN）是当今最受欢迎的技术之一。无论是在计算机视觉、自然语言处理还是其他领域，搭建和训练模型的效率与灵活性使得这两个工具的结合变得不可或缺。在本文中，我们将探讨 PyTorch 和 CNN 的关系，从问题背景到解决方案中的细节，让我们深度了解这一结合的潜力和应用。
### 问题背景
在我们进行图像处理任务时，发现使用 PyTorch 构建的
0. 一壶清酒 给最近的工作做一个小小的总结。不会放出实测代码，以后有机会会补上部分内容。这篇博客算是调好一个简单测试样例，在CSDN上搜索“基于RNN的短评”也会有一些相关的技术贴。不过可能是用keras这些完成的，我用的基础的tf手写。测试了两个不同的网络，TextCNN和双向GRU。只要意思到位了就可以了。1. 一身尘灰 首先，简单介绍一下
神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。 其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。神经网络的特点每个连接都有个
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2024-10-11 14:23:43
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论文复现：结合 CNN 和 LSTM 的滚动轴承剩余使用寿命预测方法一、简介针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动
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2024-07-31 20:57:14
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参考文档：CS231n一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与原始的fully connect neural network相似，由具有可训练的权重和偏差的神经元组成，每个神经元接受输入，执行点积，有选择性的用一个非线性函数处理它。整个网络仍表现为一个单一可微函数，并在最后一层具有损失函数。不同之处在于，CNN明确假定输
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2024-05-23 23:18:24
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最近在学习深度学习的目标检测(Objection Detection)，对比了YOLO V3、Faster R-CNN、SSD及其它的目标检测算法，觉得Faster RCNN的性能不错，并且安装也比较简单，于是就自己动手在win10系统下安装了Faster RCNN。本文分为两部分：在win10系统上配置Tensorflow版本的Faster RCNN运行Faster RCNN程序，测试了图片和视
