1、Highway Network --- 首个成功训练成百“上千层”（100层及900层）的卷积神经网络 特点：借鉴LSTM，引入门控单元，将传统前向传播增加一条计算路径，变成公式（3）形式
增加了额外训练参数W_T
2、深层网络退化问题
越深的网络拟合能力越强，但在增加网络层数的过
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2024-04-06 21:47:00
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文章目录前言一、卷积的相关计算公式（复习）二、残差块ResidualBlock复现（pytorch）三、残差网络ResNet18复现（pytorch）四、直接调用方法五、具体实践(ResNet进行猫狗分类）六.可能报错6.1.TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 4 were given 前言这两天为了搞硕士论文课题的创新点
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2024-08-20 17:46:06
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目录1.介绍1.1.项目数据及源码1.2.数据集介绍1.3.任务介绍1.4.ResNet网络介绍2.数据预处理3.展示数据4.进行迁移学习4.1.训练全连接层4.2.训练所有层5.测试网络效果5.1.测试数据预处理5.2.结果可视化 1.介绍1.1.项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Flower-recognition-model
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2024-05-03 13:36:27
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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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论文链接： https:// arxiv.org/abs/2004.0498 9代码链接： https:// github.com/iduta/iresne t一、论文简介：本文提出了一个改进版本的ResNets。提出的改进方案解决了ResNet的三个主要组成部分:网络层的信息流、残差快块和跳链接方式。本改进能够显示出在准确性和学习收敛的基础上的持续提升。二、ResNets回顾：ResNets是由
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2024-04-29 12:07:06
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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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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
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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由于注意力机制能够捕获更多信息特征来提高其表示能力，从而被广泛应用于语义分割网络中。但是，这些注意力机制忽略了语义分割的隐式子任务（像素分组），并受到卷积内核的网格结构的约束。在本文中，提出了一种新颖的压缩注意力网络（SANet）架构，该架构利用有效的压缩注意力（SA）模块来说明两种截然不同的细分特征：i） pixel-group attention ii）pixel-wis
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2024-10-21 12:19:33
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一，SE：Squeeze-and-Excitation的缩写，特征压缩与激发的意思。 可以把SENet看成是channel-wise的attention，可以嵌入到含有skip-connections的模块中，ResNet,VGG,Inception等等。 二，SE实现的过程 1.Squeeze: 如下图的红框。把每个input feature map的spatial dimension 从H *
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2024-04-23 19:41:38
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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目录resnet50def _make_layer(self, block, planes, blocks_num, stride=1)讲解resnet101 resnet152SE初始版本--采用Linear求SE（和图一样）将FC的操作，用conv逐点卷积的方式替代IBNSE_IBN_Bottleneck resnet50对于resnet50，输入一张(1,3,224,224)的图片，经过s
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2024-04-23 14:26:26
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ResNeXt - Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks还是先上图最直观： 左边是ResNet50，右边是ResNeXt group=32的bottleneck结构。 ResNeXt就是在ResNet的基础上采用了inception的思想，加宽网络(resnet-inception是网络还是inception的，但
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2024-07-25 08:24:03
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自定义ResNet神经网络-Tensorflow【cifar100分类数据集】import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 放在 import tensorflow as tf 之前才有效
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.ker
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2024-07-15 21:02:42
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2017年CVPR最佳论文，改进了ResNet，降低了模型的复杂度，进一步减少了梯度消散的问题。ResNet存在的问题： a. 文中提到在ResNet中，由于shortcut操作时与卷积的结果使用的是相加方式，并且只与未通过卷积层的数据相连，导致在许多贡献不多的层中，实际上一个又一个的模块就是在重复的，这些层在训练中都是可以被丢弃的，但由于每一层都有他自己的参数，导致模型非常的大。DenseNet
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2024-06-26 20:37:13
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resnet的演化（res2net，resnext，se-resnet，sk-resnet，resnest）1. 总体演化过程演化方向主要为两种： split-transform-merge、squeeze-and-attention。split-transform-merge：通过卷积的可分离性质，增加网络宽度，从而在不增加算力的情况下增加网络的表征能力（不同维度通道特征的融合）。squeeze
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2024-04-01 01:21:38
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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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Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet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 挑战赛中夺冠的
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2024-07-26 16:32:56
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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
沐神：如果你在神经网络中要了解一个网络的话，一定就是要了解ResNet网络了。在这里首先要思考一个问题： 显然不一定，就如左图所示，我们的模型从F1这么小个训练到了F6这么大个，可能的最优解却变得更差了，这就是所谓的一条路走到黑。这里的计算涉及到泛函的知识，之前没接触过，感觉挺大一块，慢慢用到在学，现在先不学了。这里要区分一下过拟合和这个一条路走到黑（训练跑偏）的
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2024-05-19 11:03:53
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