CNN架构之ResNetResNet在2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜，名声大噪。在此之前，AlexNet——2012年ImageNet的获胜者，这个模型仅有8个卷积层的深度学习，后来的VGG网络有16乃至19层，GoogleNet有2
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2024-04-04 19:12:12
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简介 ResNet也就是深度残差网络，此论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》是由何凯明大神2015年底提出的，要说它的最大特点的话，就是很深。并且一经出世，就在ImageNet中斩获图像分类、检测、定位三项的冠军。 原论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf（-2015-）ResNet：1、问题：
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2024-03-22 14:06:20
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一：前言（问题由来）在讲resnet之前我们需要知道resnet的由来，以及到底在解决什么问题，然后才是如何解决问题，最终才是工业化实现。本篇文章需要一定的resnet基础，新手可以多看看基础再来。 1，根据无限逼近定理我们知道，任意两层神经网络可以拟合任何函数，（一层不行，因为会出现非线性函数无法被拟合的情况）通过每层中的每个节点来表示一段函数（特征），然后层数相加，即可得到我们要表达的函数。那
在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，引爆了深度学习网络。而何恺明在2015年的深度残差网络（Deep Residual Network, 简写为 ResNet）[4] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能，且在这种情况下仍能展现出优越的性能。一、深层CNN的退化自 AlexNet 以
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2024-08-01 09:46:52
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明年规划有机器学习相关，老板要在这方面有个表现。机器学习十大方法早有了解，今天再看看神经网络是啥样的。做大数据的各位，会有我这种情况吗？评论在下面。插张图~吧 有知道这张画的吗？ 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机(perceptron)，拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt
CNN卷积神经网络之ResNet前言神经网络的“退化”问题残差块(Residual Block)网络结构Residual Block的分析与改进*理解与反思 未经本人同意，禁止任何形式的转载！前言《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf.2014年VGG达到19
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2024-08-08 10:43:05
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残差网络出自论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》。 神经网络是否越深越好？ 从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果。
原创
2021-04-24 14:52:27
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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
RCNN这个网络也是目标检测的鼻祖了。其原理非常简单，主要通过提取多个Region Proposal(候选区域)来判断位置，作者认为以往的对每个滑动窗口进行检测算法是一种浪费资源的方式。在RCNN中，不再对所有的滑动窗口跑算法，而是只选择一些窗口，在少数窗口上运行CNN。流程是：输入图像利用selective search对图像生成1K~2K的候选区域（region proposal），这个量比传
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2024-08-01 19:10:40
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# 学习实现 ResNet 和 DenseNet CNN 架构的指南
作为一名刚入行的小白，学习如何实现复杂的深度学习架构如 ResNet 和 DenseNet 听起来可能有些令人生畏，但分步骤进行是一个有效的学习方式。本文将通过简单的流程图和详细的代码示例来帮助你实现这些架构。
## 整体流程
首先，下面是实现 ResNet 和 DenseNet 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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定义简单的CNN模型return x# 加载预训练的ResNet模型本文通过一个完整的实战案例，展示了如何使用CNN和ResNet对图像进行分类
论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431 PyTorch代码：https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch 这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版：ResNe
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2024-04-25 10:57:47
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*学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。CNN由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成： Convnets背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神
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2023-11-14 09:36:47
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在当今的计算机视觉领域，图像分类的需求日益增加。卷积神经网络（CNN）在这一任务中展现出了超凡的表现，成为了处理图像数据的主流技术。本文将详细探讨如何使用Python实现基于CNN的图像分类，包括相关的技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
> “图像分类是将图像分配到一个或多个类别中的重要任务，尤其在自动驾驶、医学影像等领域有着广泛应用。”
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DenseNet：比ResNet更优的CNN模型 一、总结 一句话总结： (A)、DenseNet模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。 (B)、DenseNet的另一大特色是通过特征在channe
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2020-08-08 08:11:00
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The input of CNNSome rgb image lik
原创
2022-12-12 19:20:29
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# 实现 ResNet 和 DenseNet CNN 架构的指南
在深度学习的实践中，卷积神经网络（CNN）如 ResNet 和 DenseNet 已成为图像处理的标准架构。对于刚入行的小白开发者，理解和实现这些架构可能会感到有些困难。本文将为您提供一个系统的过程，帮助您实现 ResNet 和 DenseNet 2023 CNN 架构。
## 实现流程
以下是实现 ResNet 和 Dens
一、效果简介 1 多类目标检测，基于VOC2012数据集 MAC :The number of adds andmultiplications mAP:Mean average precision GPU：NVIDIA Titan X 我们目前的人脸检测模型是：Faster R-CNN
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2024-08-09 13:13:19
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这两天遇到这样的一个问题。
最近在做所里面的标本系统编目的项目，已经作了一年多了，下面是物种名录的数据库设计。就是大家熟悉的界、门、纲、目、科、属、种的分类阶元，中间还包括亚阶元，也就是亚门，亚纲……一直到亚种。由于表太多，我没有贴全，暂且贴这点儿，大家肯定一看就明白了。 下面这个图指示的是标本的信息存放方式，也就是标本和物种的对应关系。 程序中涉及到这样一个应用，就是统计某一个阶元下
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2024-10-09 16:51:44
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残差网络是由来自 Microsoft Research 的 4 位学者提出的卷积神经网络，在 2015 年的 ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问
