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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ResNet的介绍为什么要用ResNet我们都知道：在训练卷积神经网络的过程中，当浅层的神经网络训练效果较差时，可以通过适当地加深网络的层数，从而获取一个优化效果更好的模型。这是因为随着网络的深度的增加，网络所能提取的信息就能更加的丰富。然而在实际的实验过程中，我们会发现：随着网络深度的加深，训练集的loss首先会逐渐下降，然后趋于平缓；当我们继续加深网络的深度时，训练集的loss反而开始上升。也
TensorRT理论一. TensorRT介绍TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持Tensorflow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有
PyTorch实战使用Resnet迁移学习项目结构项目任务项目代码网络模型测试 项目结构数据集存放在flower_data文件夹cat_to_name.json是makejson文件运行生成的TorchVision文件主要存放本项目实战代码项目任务项目描述：对花进行分类 项目数据集：102种花的图片，数据集下载https://www.kaggle.com/datasets/eswarkamine
resnet简介知识点简介1.两层及三层的ResNet残差学习模块： 2.下图为ResNet不同层数时的网络配置，[ ]表示一个残差学习模块。 3.34层的残差网络如下：代码中blocks的搭建过程1.在主函数中运行resnet_v2_152(),用来创建152层的resnet网络。with slim.arg_scope(resnet_arg_scope(is_training=False)):
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2024-09-01 12:24:41
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背景介绍ResNet-50侧边输出形状 假设输入为352,则 output2 = 256x88x88 output3 = 512x44x44 output4 = 1024x22x22 output5 = 2048x11x11VGG-16侧边输出形状 假设输入为352,则 output1 = 64x320x320output2 = 128x160x160 output3 = 256x88x88 ou
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2024-05-24 11:34:25
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文章目录AI赋能FPGA——基于2023年海云捷讯杯0 文章背景0.1 致读者0.2 2023年海云捷讯杯设计任务1 引言1.1 AI与FPGA的结合1.2 FPGA在AI领域的优势2 FPGA平台及开发环境介绍2.1 Cyclone V FPGA特性2.2 开发环境与工具链2.2.1 硬件平台2.2.2 软件工具2.2.3 工具链整合与开发流程2.2.4 优化与调试3 DVP摄像头时序解析与图
本人只是出于兴趣研究这个话题，本人并非学者，或者从业者，所以可能在写作中出现技术上的硬伤，请各位指正。 本文可能根据业界最新进展进行更新， 欢迎来评论中进行交流和研究。 本文所引用的资料将严格标明出处和版权。本文首发于简书平台，博客园和本人公众号，请勿转载卷积神经网络在图像识别领域无限风光，通过一张图片，算法可以知道图片上的物体是什么，着实令人震惊，但是很多人和我一样，对于其背后的原理，都非常好奇
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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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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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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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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目前数字化仪所面临的主要瓶颈来自于使用8核或16核主机中央处理器或是复杂的FPGA（现场可编程门阵列）。Spectrum今日宣布新增用于并行处理的Spectrum CUDA访问选项（SCAPP）来解决这一问题。该功能对于电子信号的数字化、处理以及分析都极其简便且行之有效。SCAPP选项能够使基于CUDA的图形处理器（CPU）在Spectrum数字化仪与主机之间直接使用。然而，该选项最
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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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
/*
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
