本篇文章涉及到的文献Residual Network(ResNet)
Deep Residual Learning for Image Recognition[arXiv:1512.03385]
Identity Mappings in Deep Residual Networks[arXiv:1603.05027]2016_tutorial_deep_residual_networks
文章目录0. 前言1. ResNet50-2D2. ResNet-I3D3. ResNet-I3D-SlowFast 0. 前言目标：
更好的理解2D/I3D/SlowFast模型。为了实现MobileNet/ShuffleNet等2D轻量化网络的3D版本，要仔细研究、借鉴ResNet版的代码。源码来源 mmaction。没什么营养的流水账1. ResNet50-2D后面几个结构也都是基于
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2024-09-20 08:24:09
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1.残差网络解决的问题：可以加深网络层数，避免了由于层数过多反而导致错误率上升的问题（并不是由过拟合造成的，而是由于梯度消失或者梯度爆炸、退化问题）使用BatchNormalization加速训练（丢弃了传统的dropout)2.残差块中的虚线shortcut：实线与虚线的不同在于，虚线部分的x(shortcut)和y(主分支)的维度不同。我们拿34-layers的Resnet来说：在何凯明的原论
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2024-04-13 10:20:56
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LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 是属于图像分类的CNN。网络深度和宽度（卷积核数据）增加，可以提高模型性能。LeNet网络结构 1998年 Yann LeCun Proceedings of the IEEE输入图片为32*32*1，卷积核大小为5*5，下采样步长为2，卷积时对原
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2024-04-17 17:31:01
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具体阐述一下ResNet网络的细节，你知道的ResNet网络的相关变种有哪些？1. ResNet解决了什么问题？首先在了解ResNet之前，我们需要知道目前CNN训练存在两大问题：梯度消失与梯度爆炸：因为很深的网络，选择了不合适的激活函数，在很深的网络中进行梯度反传，梯度在链式法则中就会变成0或者无穷大，导致系统不能收敛。然而梯度弥散/爆炸在很大程度上被合适的激活函数(ReLU)、流弊的网络初始化
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2024-03-19 20:46:14
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目录1.生成txt文件2.修改train.prototxt2.1修改prototxt的开头，2.2修改prototxt的结尾3.编写solver.prototxt4.训练5.测试，6.针对Resnet50的注意事项附录：完整的depoly.prototxt1.生成txt文件分类网络可以不用制作lmdb数据，直接用txt文件作为输入源，一般习惯创建一个images文件夹，然后里面每一类单独一个文件夹
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2024-06-26 14:08:23
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零、导包准备import torch
from torchvision import datasets, models, transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import time
import numpy as np
import
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2024-05-01 14:32:52
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ResNet变体作为目标检测、语义分割的骨干网络。modularSplit注意块，该注意块可以跨功能图组进行注意，通过叠加这些分割的注意块ResNet样式，得到了一个新的ResNet变体，称之为ResNeSt，保留了整个ResNet结构，可以直接用于下游任务，而不引入额外的计算成本。图像分类已经是计算机视觉研究中的一项基础又常见的工作。用于图像分类的神经网络通常是为其他应用而设计的神经网络的骨干，
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2024-03-21 15:20:02
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ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。一、要点超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（即残差模块）使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout）在ResNet提出之前，所有的神经网络都是通过卷积层和池化层的叠加组成的。人们认为卷积层和池化
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2024-03-25 14:01:04
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文章目录前言1、ResNet501.1. 构建一个resnet501.2. 搭建过程1.2
原创
2022-04-12 11:42:43
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目录前言一、任务介绍二、具体实现代码框架导入包及读入数据网络模型定义模型训练三、模型改进 前言本文将尝试应用残差神经网络网络解决图片分类的问题。实践平台为Kaggle。 链接: Kaggle - 树叶分类竞赛一、任务介绍任务是预测叶子图像的类别。 该数据集包含 176 个类别，18353 张训练图像，8800 张测试图像。 每个类别至少有 50 张图像用于训练。 测试集平均分为公共和私人排行榜。
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2024-06-16 11:52:54
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最近学习了一下ResNet50模型，用其跑了个Kaggle比赛，并仔细阅读了其Keras实现。在比赛中，我修改了一下源码，加入了正则项，激活函数改为elu， 日后的应用中也可以直接copy 使用之。 ResNet50 的结构图网上已经很多了 可以看出，ResNet50是主要分为两个部分，一部分为Plain
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2023-12-21 21:50:39
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这里写目录标题摘要一、引言二、相关工作三、深度剩余学习3.1 剩余学习3.2 恒等映射快捷连接3.3 网络架构3.4 实现四、实验4.1 ImageNet分类4.2 CIFAR-10 和分析4.3 PASCAL 和 MS COCO的目标检测五、附录5.1 附录A 目标检测baselines5.1.1 PASCAL VOC5.1.2 MS COCO5.2 附录 B 目标检测的改进5.2.1 MS C
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2024-05-03 06:51:05
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随着2018年秋季的到来，提前批和内推大军已经开始了，自己也成功得当了几次炮灰，不过在总结的过程中，越是了解到自己的不足，还是需要加油。最近重新复习了resnet网络，又能发现一些新的理念，感觉很fantastic，顺便记录一下～ 下面重新了解一下resnet，Let’s Go～～ 《一》Resnet解决了什么问题首先了解Resnet网络主要解决的问题是：关于深层网络训练带来的
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2024-06-06 15:06:42
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本文主要介绍了 ResNet 架构，简要阐述了其近期成功的原因，并介绍了一些有趣的 ResNet 变体。在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，深度残差网络（Residual Network, 下文简写为 ResNet）[2] 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
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2024-03-26 13:45:49
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目录1.数据集准备2.模型3.训练4.测试1.数据集准备数据集中有四种天气图像，每一类都有10000张图片，将其分好类放在不同的文件夹下。建立image文件夹如下：spilit_data.py：划分给定的数据集为训练集和测试集import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str)
在普通的CNN中随着模型的加深，train的效果不会保持不变或者更好，反而是会下降。应用resnet可以使模型在加深的同时还能保持好的表现。其原理就是跳过一层或多层单元，走捷径直接到下面的单元。 对于本次比赛，我应用cifar_10的resnet模型进行调整得到的预测结果还可以，top3可以达到90以上
这篇教程我们来实现Kaiming He大神提出的ResNet网络，并在CIFAR-10数据及上进行测试，我的测试结果完全复现了论文中的精度。本文中的参数设置、数据增强等内容均遵循原文。网络搭建ResNet原文： Deep Residual Learning for Image Recognition这篇文章中提出了像下面这样的经典残差结构，关于这种结构的解读可搜索其他文章，在此不多赘述。 后续Ka
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2024-07-02 21:40:30
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residual/ResNet 众所周知，网络的性能与深度息息相关。如果在一个浅层网络A上叠加几层layer形成网络B，如果这些新添加的layer是Identity mapping（权值矩阵全是单位矩阵？），那么网络B性能至少不会比A差。但是实际实验结果却显示网络越深，性能越差，所以作者猜测solver 对于学习单位映射比较困难。既然学习单位映射比较麻烦，那干脆直接给它加上一个shortcut，
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2024-04-12 08:40:07
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@目录一、项目简介二、水果分类结果预测三、环境安装1.环境要求2.环境安装示例四、重要代码介绍1.数据预处理2.分类模型构建3.模型训练五、训练自己的数据1.项目目录如下2.分类模型训练六、完整代码地址一、项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果图像分类识别系统。项目只是用水果分类作为抛砖引玉，其中包含了使用ResNet进行图像分类的相关代码。主要功
