前言VGG网络于2014年被提出，在ImageNet数据集上面获得了定位项目的第一名和分类项目的第二名，虽然在2014年被提出的GoogLeNet网络在定位项目之外的其他项目中都取得了第一名，风头盖过了VGG，但VGG以其简约的网络结构被人使用，VGG网络参数量巨大，但提出者公开了训练好的模型，后续使用仅需在此基础上做微调，比较方便。之前做了VGG网络Paper的翻译，这篇文章介绍VGG论文理解，
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2024-04-18 13:44:17
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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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2024-05-10 18:52:13
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在实现智慧果园的道路上，需要解决的问题有很多，比如不同时期下的果实大小、形状变化等识别，尤其是在自然环境下，影响因素更多，识别的难度与精度都会受到影响，这对于智慧果园的研发与应用均会造成一定程度的困扰。以苹果物候期为例，需先后经历花期、孕果期、果实膨大期、成熟期阶段，不同阶段的表现形式也有所区别。第一阶段：花期苹果树在春季会开始开花，一些品种可能会比其他品种早一点。花期可以持续1-2周左右，具体时
RepVGG论文总览方法多分支训练结构重参数化网络架构实验局限性 CVPR2021 Paper : https://arxiv.org/abs/2101.03697Code : https://github.com/DingXiaoH/RepVGGMegEngine : https://github.com/megvii-model/RepVGG论文总览本文通过结构重参数化，只使用 3x3 卷积
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2024-04-02 20:00:48
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ResNet v21、四个问题要解决什么问题？
进一步提高ResNet的性能。解释为何Identity mapping（恒等映射）的效果会比较好。用了什么方法解决？
提出了一个新的残差单元结构。从理论和实验上分析了identity mapping的有效性。效果如何？
使用1001层的ResNet，在CIFAR-10数据集上错误率为4.62%，在CIFAR-100数据集上错误率为2
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2024-10-31 20:19:08
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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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从先进的计算机视觉出现的 Alexnet 开始，人们开始尝试不同的架构。牛津大学工程科学系的 Karen simonyan 和 Andrew Zisserman 在对 ImageNet Challenge 2014 的数据集进行了一些实验后提出了非常深的卷积网络：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION引言
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2024-07-12 02:30:57
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论文连接：https://arxiv.org/pdf/2101.03697v1.pdf论文代码：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG一、RepVGG网络结构的细节RepVGG与目前业界较优的网络模型在精度和性能上的比较，左边的RepVGG为轻量级和中量级的网络模型结构的对比结果图，右边的RepVGG为重量级的网络模型结构的对比结果图。可以发现RepVGG在精度和速
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2024-05-15 08:59:36
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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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文章目录1.MobileNetV2的介绍2.MobileNetV2的结构1）Inverted Residuals2）Linear Bottlenecks3.MobileNetV2的性能统计4.MobileNetV2的pytorch实现 1.MobileNetV2的介绍MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNet V1网络，准确率更高，模型更小。网络中
本文给出相似性和相异性度量。相似性和相异性都称邻近性(proximity)。相似性和相异性是有关联的。典型地，如果两个对象i和j不相似，则它们的相似性度量将返回0。相·似性值越高，对象之间的相似性越大(典型地,值1指示完全相似，即对象是等同的)。相异性度量正好相反。如果对象相同(因而远非不相似)，则它返回值0。相异性值越高,两个对象越相异。 一、数据矩阵与相异性矩
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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这里的VGG指代各种平铺卷积的CNN，不带resnet那种shortcut。难得在这么浮躁的时代还有人在钻研改进VGG-style的CNN。VGG作为经典CNN的代表，事实上到如今都没有被淘汰，依然活跃在各种工程中。国际惯例，先放出原文：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again链接：https://arxiv.org/abs/2101.03697论
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2024-05-13 08:18:06
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####1. 网络结构#####1.1 不同结构的对比VGG一共提供了6个网络版本，卷积层分为5个stage，不同的是，其他结构与A相同；结构 B：在 A 的 stage2 和 stage3 分别增加一个3x3的卷积层，stage3，stage5 分别增加一个1x1的卷积层，总计16层；结构D：在 C 的基础上，stage4，有13个卷积层，stage3，stage5 分别再增加一个3x3的卷积层
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2024-08-15 16:07:57
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RepVGG 论文详解RepVGG 是截止到 2021.2.9 日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中，其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v2。根据作者的描述，RepVGG 是为 GPU 和专用硬件设计的高效模型，追求高速度、省内存，较少关注参数量和理论计算量。在低算力设备上，可能不如 MobileNet 和 ShuffleNet 系列适用。背景知识VGG 和 Re
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2024-05-13 15:02:57
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这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
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2024-04-29 19:21:08
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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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Lenet5和VGG16Lenet5 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 各层参数详解：1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层，输入图像的尺寸统一归一化为3232。 注意：本层不算LeNet-5的网络结构，传统上，不将输入
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2024-10-27 11:57:54
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resnet可以看作VGG16来使用，Resnet50中50表示容量，是resNet中最小的容量了resNet不是被设计用来和大量的标准密集层一起使用的，而是和global average pooling层一起使用的。最初的resnet是在imagenet中训练的，vgg就是卷积-》激活-》卷积。。，resnet就是有relu在上面的卷积层resNet Block：和vgg的区别，vgg的卷积-》
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2024-03-13 16:09:43
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太早的LeNet和AlexNet就不提了，也相对比较简单。vgg16 vgg19文章《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION》发现了小卷积核搭配更深的网络会有更好的效果。小卷积核堆叠在保持感受野不变的情况下参数更少，网络更深学习能力更强。结构：前面一堆卷积层后面跟三层全连接层。卷积核全为3x3且全有pad
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2024-04-03 07:13:41
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