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
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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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
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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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
(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
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
第一部分：前言及模型简介前言在工业生产中，确保钢材质量至关重要。传统的质量控制方法依赖于人工检查，但随着深度学习技术的进步，我们现在可以使用复杂的模型如ResNet50和Res-UNET来自动预测和定位钢材中的缺陷。ResNet50简介ResNet50，即带有50层的残差网络（ResNet），是深度学习领域中的重要模型。ResNet的核心思想是引入“跳跃连接”或“残差连接”，使得模型在训练深度网络
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2024-06-19 21:30:53
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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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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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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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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition在图像识别这一方面ImageNet挑战赛会定期产出优秀的模型从最初的AlexNet到VGG，RESNet，再到最新的DenseNet。每一次诞生出新的网络都会带来一次革新，今天要说的是VGG网络，ResNet和DenseNet会在接下来几篇介绍VGG模型是2014年I
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2024-06-24 07:47:22
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Faster-RCNN开创了基于锚框(anchors)的目标检测框架，并且提出了RPN(Region proposal network)，来生成RoI，用来取代之前的selective search方法。Faster-RCNN无论是训练/测试速度，还是物体检测的精度都超过了Fast-RCNN，并且实现了end-to-end训练。从RCNN到Fast-RCNN再到Faster-RCNN，后者无疑达到
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2024-09-27 14:36:11
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1.多头注意力多头注意力，我们可以看到源码中是进行了切割，从return的shape可以看出来。2.transformer编码部分可以看到它的输入就是经过emb和位置编码求和之后的输入。下面是正式使用到的编码函数：上面的编码函数中，主要调用还是多头注意力这个函数：调用的语句：//注意，这里每次调用的时候第二个参数，也就是memory都是None，也就是query=momery。 可以看到
Vision Transformers(ViTs)在各种计算机视觉任务中取得了非常不错的性能。然而，使用multi-head self-attention(MSA)建模全局关联会带来2个问题：大量的计算资源消耗和缺乏作用于局部特征建模的内在归纳偏差。目标比较一致的解决方案是通过基于神经架构搜索(NAS)的剪枝方法，寻找是否用类似卷积的归纳偏差来替换一些MSA层，这些归纳偏差具有比较高计算效率。然
计算机体系结构领域国际顶级会议每次往往仅录用几十篇论文，录用率在20%左右，难度极大。国内学者在顶会上开始发表论文，是最近十几年的事情。ASPLOS与HPCA是计算机体系结构领域的旗舰会议。其中ASPLOS综合了体系结构、编程语言、编译、操作系统等多个方向，HPCA则主要针对高性能体系结构设计。过去的三十多年里，它们推动了多项计算机系统技术的发展，RISC、RAID、大规模多处理器、Cluster
RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。 论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文地址：https://arxi
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2024-08-22 10:38:34
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