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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深度学习——分类之ResNeXt论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
作者：Saining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming HeImageNet Top5错误率：3.03%中心思想：Inception那边把ResNet拿来搞了Ince
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2024-05-19 09:55:08
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睿智的目标检测40——Keras搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台学习前言什么是Retinaface人脸检测算法源码下载Retinaface实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、FPN特征金字塔3、SSH进一步加强特征提取4、从特征获取预测结果5、预测结果的解码6、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的Reti
Going deeper with convolutions其实这篇文献是在上一个BN那篇文献之前读的，读完这篇日常百度看看相关的时候看到有人推荐四篇相关的文章才去读的BN和ReNet。现在刚看完ResNet，先把这个之前读的回顾一遍再捋一捋ResNet。首先，这是Google在ImageNet2014上的新卷积神经网络GoogLeNet，从名字上可以看出来它和LeNet的密切关系。此外，文中提出
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2024-04-07 09:50:15
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【写在前面】用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络（CNN）模型来训练自己的数据集，验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度，如Inception_V3, VGG16，Inception_resnet_v2等模型。本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性，测试数据为芹菜、鸡毛菜、青菜，各类别样本约600张，多个菜场拍摄，不同数据源。 补充：自己
ResNet神经网络随着深度加深，会产生很多问题，比如梯度消失和梯度爆炸，可能还会使网络恶化性能变差，所以有时深层次的网络效果反而没有浅层网络好。深层次的网络按理说应该可以学会浅层+恒等映射的形式，这样也能达到浅层的效果，但是由于网络degradation的问题，这并不成立，也就是说，深层次网络解的集合没有包含浅层解。为了解决这一问题，Residual就被提出了。Residual 模块 从上图中可
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2024-04-22 19:14:17
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ResNetResNet 诞生于一个美丽而简单的观察：为什么非常深度的网络在增加更多层时会表现得更差？直觉上推测，更深度的网络不会比更浅度的同类型网络表现更差吧，至少在训练时间上是这样（当不存在过拟合的风险时）。让我们进行一个思想实验，假设我们已经构建了一个 n 层网络，并且实现了一定准确度。那么一个 n+1 层网络至少也应该能够实现同样的准确度——只要简单复制前面 n 层，再在最后一层增加一层恒
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2024-06-27 07:46:58
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小总结一下Inception v1——Inception v4的发展历程1.Inception V1通过设计一个系数网络结构，但是能够产生稠密的数据，既能增加神经网络的表现，又能保证计算资源的使用效率。通过Split-Merge包含了1 * 1,3 * 3,5 * 5的卷积，3*3的池化，可以增加网络对多尺度的适应性，当然，增加了网络的宽度。这里v1网络给人眼前一亮的是有一个Bottleneck
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2024-03-24 10:42:22
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文章目录一、两种结构的介绍二、inception 结构的tensor拼接方法三、Residual 结构的tensor相加 参考博客：图像分类：GoggLeNet网络、五分类 flower 数据集、pytorchResNet 网络结构与残差连接介绍一、两种结构的介绍GoggLeNet中的 inception 结构通过并联多个具有卷积核大小的卷积层，增加了网络层的宽度。ResNet中的 Residu
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2024-03-27 13:21:50
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网络搭建 正如我们前面所说的，原文中所使用的网络并没有什么特别新奇之处，与经典的ResNet-34架构很类似。不过这里的网络使用了更大的，长度为16的一维卷积核，而原ResNet用于二维图像分类，则倾向于使用尺寸为3×3的小卷积核。个人认为这种尺寸上的不同主要还是源于ECG信号和图像数据的本质不同。一般直接输入网络的图像分辨率
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2024-07-08 22:53:45
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“现在引用最多的几个神经网络都是建立在我的实验室成果之上的！”能说出此话的不是别人，正是在深度学习领域作出了巨大贡献的LSTM之父——Jürgen Schmidhube。但这也不是他第一次为“自己的开创性工作没得到足够的尊重”而公开发声。在这篇“直抒胸臆”的推文里，他还专门链出了个博客，里面历数了他和他的团队在LSTM、ResNet、AlexNet和VGG、GAN以及Transformer变体——
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2024-08-08 23:39:34
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前言 ResNet（Residual Neural Network）由前微软研究院的 Kaiming He 等4名华人提出，通过使用 Residual Blocks 成功训练152层深的神经网络，在 ILSVRC 2015 比赛中获得了冠军，取得 3.57% 的 top-5 错误率，同时参数量却比 VGGNet 低，效果非常突出。ResNet 的结构可以极快地加速超深神经网络的训练，模型的准确率
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2024-04-29 22:36:56
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简介ResNet是何凯明大神在2015年提出的一种网络结构，获得了ILSVRC-2015分类任务的第一名，同时在ImageNet detection，ImageNet localization，COCO detection和COCO segmentation等任务中均获得了第一名，在当时可谓是轰动一时。ResNet又名残差神经网络，指的是在传统卷积神经网络中加入残差学习（residual lear
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2024-03-20 13:35:35
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文章目录CNN经典结构前言ArchitectureRegularizationLearning Rate Scheduler经典网络结构1. LeNet52.AlexNet3.VGG4.GoogleNetInceptionv1Inceptionv2Inceptionv3Inceptionv4，Inception-ResNet5.ResNet6.preresnet7.resnext8.densen
论文：Christian Szegedy,Sergey Ioffe,Vincent Vanhoucke,Alex Alemi.Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning摘要 非常深的卷积神经网络已经称为最近几年CV任务中的
背景该篇主要介绍Inception系列，主要包含Inception V1、Inception V2、Inception V3、Inception V4、Inception-Resnet。Google家的Inception系列模型提出的初衷主要为了解决CNN分类模型的两个问题，其一是如何使得网络深度增加的同时能使得模型的分类性能随着增加，而非像简单的VGG网络那样达到一定深度后就陷入了性能饱和的困境
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2024-04-15 14:52:07
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ResNeXt是ResNet和Inception的结合体.ResNeXt借鉴Inception的“分割-变换-聚合”策略（即split-transform-merge），不同于Inception 的是，ResNext不需要人工设计复杂的Inception结构细节，而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。ResNeXt的本质是分组卷积（Group Convolution)，通过引入基数（Cardinal
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2024-03-25 13:16:08
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原文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf 文章目录0 摘要1 介绍2 相关工作3 架构选择3.1 纯Inception块3.2 残差Inception块3.3 残差的缩放4 训练方法5 实验结果6 总结 0 摘要非常深的卷积网络是近年来图像识别性能最大进步的核心。一个例子是在Inception架构，它已经被证明能够以相对较低的计算成本获得非常好的性能。最近
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2024-04-05 10:00:21
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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
【重参数化卷积网络】RepVGG 网络解析 文章目录【重参数化卷积网络】RepVGG 网络解析1. 介绍2. 模型详解2.1 两个有可能的问题2.2 结构重参数化2.2.1 融合Conv2d和BN2.2.2 将1x1卷积转换成3x3卷积2.2.3 将BN转换成3x3卷积2.2.4 多分支融合3. 模型细节与实验结果4. 参考 1. 介绍论文地址：RepVGG: Making VGG-style C
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2024-03-29 12:40:56
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