论文题目：Pyramid Scene Parsing Network 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf各位好，今天我给大家带来一篇关于图像语义分割领域文章。这是2017年发表在CVPR上的一篇文章。可以说是经典。为何这么说呢？不用急，我会在后续笔述中详细阐述。由于本人爱好，各位可能在本人博文的看到很多研究方向，有视频行为识别，图像分割，行为检测，图
1.ResNet出现的意义随着网络的加深，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题，容易出现训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)；所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差。2.残差指的是什么？其中ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping，指的就是图1中”弯弯的曲线”，另一种residual
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2024-05-07 23:09:41
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SPP-Net网络结构分析Author：Mr. Sun Date:2019.03.18 Loacation: DaLian university of technology论文名称：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》摘要：我们之前学习了基于深度学习进行目标
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2024-01-15 09:19:41
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作者：Edison_G架构变化、训练方法和扩展策略是影响模型性能的不可或缺的重要因素，而当前的研究只侧重架构的变化。谷歌大脑和 UC 伯克利的一项最新研究重新审视了 ResNet 架构，发现对于提升模型性能而言，改进训练和扩展策略或许比架构变化更重要。他们提出了 ResNet 的变体架构 ResNet-RS，其使用的内存不仅更少，在 TPU 和 GPU 上的训练速度也数倍于 EfficientNe
一个可嫁接/整合的Block ?Momenta在ImageNet2017挑战赛中夺冠的网络架构SENet。本文作者为Momenta高级研发工程师胡杰。 Momenta成立于2016年，是自动驾驶公司。其核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。Momenta专注于“打造自动驾驶大脑”，拥有世界专业的深度学习专家，如图像识别领
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2024-08-21 19:20:59
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在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。关于SENet的原理和具体细节，我们在上一篇已经详细的介绍了：经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）接下来我们来复现一下代码。因为SENet不是一个全新的网络模型，而是相当于提出了一个即插即用的高性能小插件，所以代码实现也是比较简单的。本文是在ResNe
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2024-06-19 10:02:03
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昨天学习了CBAM模块和ACNet。今天就想试一下CBAM模块的效果，所以编写了代码在MNIST数据集上做分类任务，但是看不出什么差别，而且没加CBAM模块的效果反而好一些。我觉得原因可能是因为数据集太小了没法做到这一点，改天在VOC数据集上试一试效果看看如何。今天先把实验结果报道一下，学习率，epoch次数和batch_size的大小完全保持不变先上Pytorch代码import torch
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2024-03-21 21:40:18
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1. ResNet 提出的背景 深层卷积神经网络在图像分类领域取得了很多很棒的进展，因为随着网络层次的加深，feature level 从 low--mid--high 逐步得到丰富，但是通过简单堆叠多层网络真的可以学的更好吗？（Is learning better networks as easy as
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2024-10-11 20:15:04
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1.FCN预测时存在的问题：Mismatched Relationship Confusion CategoriesInconspicuous Classes这些错误的原因：To summarize these observations, many errors are partially or completely related to contextual relationship
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2023-10-26 13:40:04
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作者：胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲，介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑
Spp-net 在网上找了好多有关spp-net的博客介绍，零零散散，不是很全面，自己连蒙带猜，写下自己的理解（对错未知） Spp-net是从R-cnn进化而来，解决了r-cnn的一些问题，训练速度提升了，效果也好。本以为了解了解就可以跳过，但是当读到后面几种网络时发现吃力，还是要学习一下这个网络，首先
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2023-09-04 19:09:42
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摘要： 一般情况下，我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络，如果资源升级，可以将模型结构放大以获取更好精度。我们系统地研究模型缩放并验证网络深度，宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现。基于此思路，提出了一种新的缩放方法：利用复合系数来统一缩放模型的所有维度，达到精度最高效率最高。复合系数有：w卷积核大小，d神经网络深度，r分辨率
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2024-04-01 17:49:24
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# 实现“pspnet pytorch”教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(下载PSPNet PyTorch源代码) --> B(导入必要的库)
B --> C(定义PSPNet模型)
C --> D(加载预训练模型)
D --> E(准备数据)
E --> F(训练模型)
F --> G(评估模型)
原创
2024-04-22 06:09:54
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# 如何实现Python PSPNet
## 1. 整体流程
在实现Python PSPNet的过程中，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------------ | ---------------------- |
| 1. 数据准备 | 下载数据集并进行预处理 |
| 2. 搭建模型 | 使用PyTorc
原创
2024-04-29 05:50:43
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SPP-Net(Spatial Pyramid Pooling Net)RCNN的进化中SPP Net的思想对其贡献很大，这里也简单介绍一下SPP-Net。 SPP-Net的作者是何凯明。R-CNN的最大瓶颈是2k个候选区域都要经过一次CNN，速度非常慢。SPP-net最大的改进是只需要将原图做一次卷积操作，就可以得到每个候选区域的特征。 上图中的第1行是RCNN,第2行是SPP-Net SPP-
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2024-01-08 22:33:08
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不断学习原理的菜狗冯，看了一些基础的网络，个人理解，仅供参考下期会总结一些修改的网络，学习一下修改网络的思路，或者会学习一下最新的网络结构和相关的修改网络。一、Unet(2015)Unet 网络具有五层，网络中含有卷积层、池化层、反卷积层以及 ReLU 激活函数。编码时由4个block组成，每个block使用了两次3*3卷积和ReLU（激活函数之一）和1个Max Pooling（最大值池化）进行下
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2024-01-06 20:26:10
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Pyramid Scene Parsing Network（PSPNet）是CVPR2017上关于场景解析的文章，拿到了2016年ImageNet比赛中scene parsing任务的冠
原创
2022-10-10 15:35:44
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一.简介PSPNet模型采用了PSP模块，因此取名为PSPNet。该模型提出的金字塔池化模块（Pyramid Pooling Module）能够聚合不同区域上下文信息，从而提高获取全局信息的能力。PSP结构的功能是将获取到的特征层按照不同的尺寸划分成不同的网络，每个网络内各自进行平均池化。在PSPNet中，网络会将输入进来的特征层分别划分为6x6，3x3，2x2，1x1的网格，对应图片中绿色，蓝色
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2024-04-11 21:24:17
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文章名称：《Densely Connected Convolutional Networks》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993 代码链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet这篇文章厉害了，继He Kaiming的ResNet（2015）之后，又一篇让人惊艳的文章。毕竟是CVPR2017的best paper
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2024-08-21 11:17:08
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首先是Resnet系列，原始的resnet网络在输入层有一个7*7，s=2的大卷积和3*3，s=2的最大池化层，中间层是由3*3或1*1小卷积组成的残差块的堆叠，输出层是一个全局平均池化和预测类别的全连接。2.1 resnet-v2在resnet-v2网络中[54]，何恺明在原版的理论基础上做了组件的位置调换，如图8。在原有组件分布中，灰色路线的Relu在add之后，残差块的输出非负，不利于简化优
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2024-03-17 10:16:19
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