前言：主要学习了源码并加入了自己在学习中对部分代码的理解，全部放在代码里面的注释了，方便记录，也欢迎大家一起讨论~1 BackBone"""
在ResNet50的基础上进行改进：加入膨胀卷积
原ResNet50：
Conv1:7*7-->Conv2:MaxPool-->ResBlock1-->Conv3:ResBlock2-->Conv4:ResBlock3--
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2024-04-08 12:52:50
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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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文章目录1.代码地址2.ResNet50和ResNet101文件下载3.VOC2012数据集的下载4.文件结构5.首先测试一张图片6.训练VOC2012数据集7.Google Colab进行训练（1）准备好Google账号（2）上传数据集和代码到云盘硬件上（3）打开Colab官网（4）新建笔记本.ipynb和命名（5）更换运行时类型（CPU->GPU）（6）连接云盘硬件（7）解压数据集（8
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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本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译，使读者能够对论文的结构有个大概的了解（包括解决的问题是什么，提出了哪些方案，得到了什么结果）。然后，给出了几篇博文的连接，对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明。最后给出了FCN代码的详解（待更新）。Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络摘要然后，我们
方法概括 R-FCN解决问题——目标检测整个R-FCN的结构一个base的conv网络如ResNet101, 一个RPN（Faster RCNN来的）,一个position sensitive的prediction层，最后的ROI pooling+投票的决策层R-FCN的idea出发点（关键思想）分类需要特征具有平移不变性，检测则要求对目标的平移做出准确响应。现在的大部分CNN在分类上可以做的很
gensimIntroductionGensim是一个用于从文档中自动提取语义主题的Python库，足够智能，堪比无痛人流。 Gensim可以处理原生，非结构化的数值化文本(纯文本)。Gensim里面的算法，比如Latent Semantic Analysis(潜在语义分析LSA)，Latent Dirichlet Allocation，Random Projections，通过在语料库的训练下检
resnet前言一、resnet二、resnet网络结构三、resnet181.导包2.残差模块2.通道数翻倍残差模块3.rensnet18模块4.数据测试5.损失函数，优化器6.加载数据集，数据增强7.训练数据8.保存模型9.加载测试集数据，进行模型测试四、resnet深层对比 前言随着深度学习的不断发展，从开山之作Alexnet到VGG，网络结构不断优化，但是在VGG网络研究过程中，人们发现
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2023-07-17 13:41:54
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在下面的结构图中，每一个inception模块中都有一个1∗11∗1的没有激活层的卷积层，用来扩展通道数，从而补偿因为inception模块导致的维度约间。其中Inception-ResNet-V1的结果与Inception v3相当；Inception-ResNet-V1与Inception v4结果差不多，不过实际过程中Inception v4会明显慢于Inception-ResNet-v2，
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2024-06-08 21:30:53
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Resnet看相关的文章都比较容易理解，本文主要转自两篇对该内容有较为全面解释和理解的文章。1. 引言网络的深度为什么重要？因为CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。为什么不能简单地增加网络层数？对于原来的网络，如果简单地增加深度，会导致梯度弥散或梯度爆
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2024-04-29 20:48:12
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解析： FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层 1、FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周围一个小区域（如25*25）作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：
- 像素区
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2024-03-19 10:14:45
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目录前言一.FCN网络二.网络创新点 前言 在图像分割领域，有很多经典的网络，如MASK R-CNN，U-Net，SegNet，DeepLab等网络都是以FCN为基础进行设计的。我们这里简单介绍一下这个网络。一.FCN网络 FCN 即全卷积网络，是收割端对端的针对像素级预测的端对端的全卷积网络。这里全卷积的意思就是将分类网络的全连接层给换成了卷积层。FCN 简单有效，目前很多网络的架构还是建
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2023-09-17 13:21:57
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一、原因：1.传统CNN：将像素周围一个小区域作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：像素区域的大小如何确定存储及计算量非常大像素区域的大小限制了感受野的大小，从而只能提取一些局部特征为使神经网络从粗糙到精细，就需要对每个像素进行预测。 (The natural next step in the progression from coarse to fine inference is to
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2024-05-06 12:21:08
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FCN是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络 这是作者提出的网络中的输出对比图，可以看到当FCN-8s效果接近真实分割图。 普通卷积分类网络与FCN对比在这个模型提出之前，我们来看一下普通的卷积分类网络模型结构如下图。 图片中的数字表示的是输出图片的通道数，网络通过卷积下采样得到图片特征，从4096那层开始为全连接层，21是因为使用的PASCAL VOC数据集有2
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2023-07-20 23:26:30
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1.背景：在DETR中backbone中，resnet50 的构建继承了backbonebase的类，backbonebase的前向过程如下，这里引入了NestedTensor类。# 前向中输入的是NestedTensor这个类的实例，实质就是将图像张量与对应的mask封装到一起。
def forward(self, tensor_list: NestedTensor):
## FCN 分类 pytorch
### 介绍
Fully Convolutional Network（FCN）是一种用于图像语义分割的深度学习模型。它将传统的全连接层替换为全卷积层，从而保持输入图像的空间信息。FCN 在许多计算机视觉任务中取得了很好的效果，特别是在图像分类任务上。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个基本的 FCN 分类模型，并给出一个简单的示例。
### F
原创
2023-07-19 17:01:48
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在深度学习领域，FCN（全卷积网络）作为一种重要的网络架构，是用于语义分割的一项突破性技术。FCN网络能够以像素级别的精度进行预测，这对于图像处理应用，如自动驾驶、医学影像分析等领域，极其重要。本文将系统地探讨FCN网络架构，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论，帮助大家全面理解这项技术。
```mermaid
timeline
title FCN网络架构时间轴
目录理论 代码 理论 CNN的平移不变性是什么？
基础的卷积、池化这些操作是满足平移不变性的，但是到cnn网络当中它不再符合这样的一个特性，这里上采用部分省略掉了，后面是紧跟着上采样才能还原图片尺寸的。1x1的卷积核在这里说为了减小通道数量，减小运输的数据量，李沐老师有在资料里面说过，在训练代码里面给出链接。 【Cors
FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现：本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912 但是修改了部分代码
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2024-09-26 11:32:15
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FCN 相对CNN的优点2014年，加州大学伯克利分校的Long等人提出的完全卷积网络(Fully Convolutional Networks)，推广了原有的CNN结构，在不带有全连接层的情况下能进行密集预测。这种结构的提出使得分割图谱可以生成任意大小的图像，且与图像块分类方法相比，也提高了处理速度。在后来，几乎所有关于语义分割的最新研究都采用了这种结构。2) 除了全连接层结构，在分割...
原创
2021-06-10 18:01:32
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