作为ILSVRC15年的冠军，Kaiming大神一贯落实着不发则已，一发惊人的论文生产准则。最近静下心来仔细研究一下这篇论文，个人认为Kaiming是一个很看重问题本质的学者，他发的论文都会从问题的最本质的原因入手，比如Focal loss的提出、Faster RCNN的加速点、Mask RCNN的突破性创新等等。 ResNet也不例外，今天静下心来好好读一下这篇文章，想一想究竟为什么ResNet
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2024-08-01 16:48:09
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ResNet是CV中的经典网络。在这篇文章中，我将按照阅读论文的通用方法由粗至精地解读这篇文章。如果你对ResNet不熟，最好对着原论文阅读本文。如果你已经很熟悉ResNet了，也可以通过这篇文章查缺补漏。粗读摘要摘要的前三句话开门见山地介绍本文要解决的问题以及解决的方法。问题：较深的神经网络很难训练。本文的工作：提出了一种能够轻松训练比以往的网络要深得多的残差学习框架。本文方法的进一步解释：神经
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2024-07-29 12:07:17
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摘要越深层次的神经网络越难以训练。我们提供了一个残差学习框架，以减轻对网络的训练，这些网络的深度比以前的要大得多。我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x，学习残差函数，来代替没有参考的学习函数。我们提供了综合的经验证据，表明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
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2024-07-21 20:52:18
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文章目录0. 前言1. ResNet V12. ResNet V23. Wide ResNet4. ResNext5. Res2Net6. iResNet7. ResNeSt 0. 前言目标：总结残差网络系列论文，老忘记，就记录一下每篇论文的创新点。论文列表：
ResNet v1: Deep Residual Learning for Image Recognition
第一次提
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2024-07-01 15:42:49
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文章目录1、论文总述2、f变为恒等映射后的变化3、跳连 Identity 的重要性4、激活函数不同位置的影响5、pre-activation的两点优势6、训练尺度用法参考文献 1、论文总述本篇论文针对ResNet的中残差和恒等映射进行了进一步的分析，提出了一个改进版本ResNetV2，不过本人认为大多数情况下用原来的ResNet50或者ResNet101就已经够用，ResNetV2主要是针对CN
ResNet论文详解文章概述：这是一个在ImageNet detection, ImageNet localization,COCO detection, and COCO segmentation都包揽冠军的网络。在它之前的网络的主要目标是为了使得loss减小，拟合目标值，而resnet主要的思想是拟合残差，在module之间添加了一个shortcut，使得网络的梯度不会消失，而且训练的时候效果
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2024-03-23 11:51:23
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前言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。直到今天，各种最先进的模型中依然处处可见残差连接的身影，其paper引用量是CV领域第一名。ResNet的作者何恺明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。一
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2024-04-15 14:49:59
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摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据说明这些残差网络很容易优化，并可以显著增加深度来提高准确性。在ImageNet数据集上我们评估了深度高达152层的残差网络——比VGG[40]深8倍但仍具有较低的复杂度。这些残差网络的集合在ImageNet测
文章目录一、介绍三、深度残差网络1、残差网络2、通过shortcut连接传递自身映射3、网络架构3.1、无残差网络3.2、残差网络4、实施方案4.1、训练阶段：与AlexNet和VGGnet类似。4.2、测试阶段：与AlexNet类似四、实验结果1、ImageNet分类比赛1.1、无残差网络1.2、残差网络1.3、恒等映射 VS 投影shortcut连接*1.4、更深的沙漏（bottleneck
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2024-04-15 12:54:08
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resnet也赢下了imagenet的竞赛 在cifar-10 上训练了100到1000层的数据 cnn的主干网络 用resnet替换 在coco目标检测上也夺冠了 计算机图形学可能把图放在标题上面 在训练深的网络上，不只是过拟合，训练误差也会很高，不止是过拟合 深度太深会出现梯度爆炸或者梯度弥散 解决：初始化的时候权重不要太大也不要太小，中间加一些batch normalization，使得校验
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2024-05-30 11:04:50
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Deep Residual Learning for Image Recognition 文章目录Deep Residual Learning for Image RecognitionAbstract摘要1. Introduction1. 引言2. Related Work2. 相关工作3. Deep Residual Learning3.1. Residual Learning3. 深度残差学
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2024-08-19 11:14:02
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装饰器
生成器
迭代器
map filter reduce
内置函数 各种模块 log time random
网络编程7层模型
并发编程 yield生成器实现协程 IO多路复用
mysql数据库 两个引擎
lnooDB
MyIsam
Memory
Mrg_Myisam
Blackhole
mongodb使用b-tree来建立索引快速查询
中间件(权限)
restfrel
论文：《ResNeSt: Split-Attention Networks》论文链接：https://hangzhang.org/files/resnest.pdf
摘要大多数下游应用（例如目标检测和语义分段）仍将ResNet变体用作backbone。 我们提出了一个模块化的Split-Attention block，该block可实现跨feature map groups的attention。
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2024-08-21 11:51:00
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ResNeXt利用分组卷积思想改造ResNet，ResNet和Inception的结合体。论文结构：引文（介绍神经网络算法发展史，提出ResNeXt）相关工作（多分支卷积、分组卷积等）方法实现细节实验结果以第3节翻译为主。3 Method3.1 Template 架构 我们采用类似VGG/ResNets一样的高度模块化设计的网络。我们的网络由一系列residual blocks堆叠而成。这些blo
前言：本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来，英文水平有限，不影响阅读即可。翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解，但太过耗时，不建议采用。我翻译的另一个目的就是想重拾英文，所以就硬着头皮啃了。本文只作翻译，总结及代码复现详见后续的姊妹篇。Alex原论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e9
1、论文总述 2、The main reasons of not bring improvements 3、padding导致位置偏见的原因 4、实验结果分析 5、4条网络设计Guidelines 6、deeper or wider网络结构 7、为什么不能更深，43的反而不如22 8、VOT16和VOT15区别 9、 改变receptive field, feature size and str
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2024-05-15 11:04:16
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博士@phdthesis{citekey, author = "", title = "", school = "", year = ""}硕士@mastersthesis{citekey, author = "", title = "", school = "", year = ""}
原创
2022-03-28 14:11:15
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ResNet 文章目录ResNet单词重要的不重要的摘要深度学习网络退化问题残差网络ResNet的网络结构代码残差连接的渊源残差连接有效性解释ResNeXtResNeXt为什么有效 论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet论文下载链接： https://arxiv.org/pdf/1512.03385 单词重要的resi
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2024-08-25 20:24:23
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2015年最火的ResNet现在看已经是过去时了，后来的DenseNet、Mask-RCNN等架构的出现已经磨平了2015CVPR best paper的锋芒。ResNet的想法非常简单，学过闭环反馈的话都会自然地想到是不是可以将信息跳跃式地反穿？当然，结构上看ResNet是正向的一个skip connection (shortcut)。其实一直以来我都不理解为什么ResNet能够解决深层网络效果
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2024-03-19 19:44:17
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ResNet 论文研读笔记
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2021-12-29 16:08:14
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