五、VGG、AlexNet、ResNet网络（超详细哦）1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构1.2、理解VGG16（19）卷积网络2、AlexNet网络2.1、AlexNet网络结构2.2、理解AlexNet网络2.3、Alexnet网络中各层的作用3、ResNet网络！！！写博客不容易，请君给个赞在离开！！！ 1、 VGG 网络1.1、 VGG网络结构下面是VGG网络的结构（VGG16和
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2024-03-11 14:45:52
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Contents1 Introduction2 Related Work3 Proposed Methods3.1 Network Architecture3.2 Relativistic Discriminator3.3 Perceptual Loss3.4 Network Interpolation4 Experiments4.1 Training Details4.2 Qualitativ
1. 摘要尽管使用更快、更深的卷积神经网络的单图像超分辨率在准确性和速度上取得了突破，但一个核心问题仍在很大程度上未得到解决：当对较大的升级因子进行超分辨率时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要是由目标函数的选择所驱动的。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差上。由此得到的估计具有很高的峰值信噪比，但它们往往缺乏高频细节，而且在感知上并不令人满意，因为它们无法匹配在更高
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2024-05-07 15:24:02
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Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial NetworkAbstract1 Introduction2 Method2.1 Adversarial network architecture2.2 Perceptual loss function2.2.1 Content lo
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2024-08-20 18:47:42
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GAN,生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,是近几年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。机器学习的模型可大体分为两类,生成模型(Generative model)和判别模型(Discriminator model),判别模型需要输入变量,通过某种模型来预测,生成模型是给定某种隐含信息,来随机产生数据。GAN主要包括了两个部分,即
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2024-04-25 14:57:02
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基于ResNet或GAN的遥感图像超分辨率论文《空间感知残差网络的遥感图像超分辨率重建》操作：遥感图像特点：网络模型：去掉批处理层的原因:具体操作损失方程：《改进的残差卷积神经网络遥感图像超分辨率重建》方法：操作：不使用池化层的原因：《基于对抗网络遥感图像超分辨率重建研究》方法：遥感图像特点：本文的改进：CGAN原理：算法改进：网络结构：损失函数：数据集：《基于生成对抗网络的单帧遥感图像超分辨率
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2024-03-30 09:55:49
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写在前面 开始学习啦！首先是论文的一些基本情况介绍： 网络的结构图： 网络中的亮点一：超深的网络结构如果只是普通卷积层和池化层的堆叠，网络层数越多，效果越差。产生的原因：梯度消失 / 爆炸问题 和 退化问题梯度消失：假设每一层的误差梯度都是一个＜1 的数，那么在反向传播的过程中，每向前传播一层，都要乘以一个＜1 的系数。那么当网络越
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2024-04-27 18:39:56
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前言SegNet 的新颖之处在于解码器对其较低分辨率的输入特征图进行上采样的方式。具体地说，解码器使用了在相应编码器的最大池化步骤中计算的池化索引(记录了最大池化时最大值所在的位置)来执行非线性上采样。这种方法消除了学习上采样的需要。经上采样后的特征图是稀疏的，因此随后使用可训练的卷积核进行卷积操作，生成密集的特征图。我们将我们所提出的架构与广泛采用的 FCN 以及众所周知的 DeepLab-La
VGG全文翻译移步：2014年提出VGG-Net网络。研究了卷积网络深度对大尺度图像识别精度的影响，更深的网络能提高性能。之前的改进：更小的接受窗口、较小的步幅。ImageNet Challenge 2014定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。1、特性/贡献1、相比AlexNet及13年方法，使用了更小的感受窗口尺寸和更小的第一卷积层步长，将深度推到16-19加权层可以实现对现有技
引言ResNet 有效地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以训练高达 1000 层的卷积网络。网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向传播的时候，梯度越小，就越难以更新，随着层数的增加，这个现象越严重。之前有两种常见的方案来解决这个问题：1.按层训练，先训练比较浅的层，然后在不断增加层数，但是这种方法效果不是特别好，而且比较麻烦2.使用更宽的层，或者增加
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2024-01-03 09:01:19
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res资源文件夹介绍：：说到这个res目录，另外还有提下这个assets目录，虽然这里没有，但是我们可以自己创建，两者的区别在于是否前者下所有的资源文件都会在R.java文件下生成对应的资源id，而后者并不会；前者我们可以直接通过资源id访问到对应的资源；而后者则需要我们通过AssetManager以二进制流的形式来读取！对了，这个R文件可以理解为字典，res下每个资源都都会在这里生成一个唯一的i
(ResNet)Deep Residual Learning for Image Recognition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。我们明确地把学习每一层变为学习关于每一层输入的残差函数，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
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2024-08-18 23:37:49
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# 如果步长不为1, 用1*1的卷积实现下采样
if stride != 1:
self.downsample = torch.nn.Sequential(
# 下采样
torch.nn.Conv2d(in_channels=inplanes, out_channels=planes, kernel_size=(1
Recurrent Neural Networks人类思维具有连贯性。当你看这篇文章时，根据你对前面词语的理解，你可以明白当前词语的意义。即是由前面的内容可以帮助理解后续的内容，体现了思维的连续性。传统的神经网络(RNN之前的网络)在解决任务时，不能做到像人类思维一样的具有连续性，这成为它的一个主要不足。比如你想对电影不同时刻发生的故事情节进行事件的分类，就无法利用传统的神经网络，根据电影中前面时
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2024-06-13 20:17:07
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目录00 前言01 DenseNet是什么？参考00 前言论文：《Densely Connected Convolutional Networks》论文地址：Densely Connected Convolutional Networks | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore01 DenseNet是什么？ ResNet
极⼤地改变了如何参数化深
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
介绍Inception系列模型设计的核心思想讲至Inception v3基本已经尽了。但2015年Resnet的提出及其在ILSVRC 2015的成功使得Google team开始重新评估CNN深度模型的设计。他们自然不肯屈服于Resnet的强大，同行相轻，古今中外皆然，Googlers们也不能免。他们试着将Residual learning的思想应用在inception网络中，搞出了性能不错的I
Pytorch搭建ResNet1、网络架构ResNet的网络架构这里就不做过多解释，论文原文网络结构如下图2、环境搭建pytorch版本：1.10.2python版本：3.6.15pytorch的安装教程可以参照pytorch的安装和入门使用3、模型搭建3.1 定义ResNet[18,34]基础残差块BasicBlockexpansion用来区分残差结构中不同层卷积核的个数，（50，101，152
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2023-09-06 16:40:39
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概述：比resnet更优的cnn模型resnet:
resnet可以训练出更深的cnn模型，实现更高的准确度，resnet模型的核心是通过建立前面层和后面层之间的“短路连接”，有助于训练过程中的反向传播，从而能训练出更深的cnn网络（可能主要是解决梯度消失问题）。resnet是每个层与前面的某层（一般还是2-3层）短路连接在一起，连接方式是通过元素级相加。densenet：
特色：在c
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2024-03-24 11:21:43
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截至这篇文章发表，谷歌提出的关于Inception块组成的GoogleNet经历了如下五个版本：具体过程详见上述参考文档②。 Note:其中v1v2的过程中滤波器组扩展指的是Inception块内部结构中网络变得更宽而不是更深，从而解决表征性瓶颈问题。分解卷积指的是比如说卷积分解成和卷积2个过程，作者指出这样会节约资源消耗。 Inception-v4, Inception-ResNet and t
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2024-04-22 10:10:07
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