通俗易懂Resnet50网络结构分析1 Why(该网络要解决什么样的问题)1.1 什么叫梯度消失和梯度爆炸2 How(如何解决该问题)2.1 直观解释2.2 残差是什么2.3 网络结构3 what 结果怎么样 1 Why(该网络要解决什么样的问题)理论上网络越来越深，获取的信息越多，而且特征也会越丰富？ -----------> 一个从业者的正常思维 但是实验表明，随着网络的加深，优化效果
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2024-03-20 22:00:19
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3、详细的计算过程首先 F t r F_{tr} Ftr这一步是转换操作（严格讲并不属于SENet，而是属于原网络，可以看后面SENet和Inception及ResNet网络的结合），在文中就是一个标准的卷积操作而已，输入输出的定义如下表示： 那么这个 F t r F_{tr} Ftr的公式就是下面的公式1（卷积操作， V c V_{c} Vc表示第c个卷积核， X s X^{s} Xs表示第s个
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2024-07-30 08:45:50
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1 深度残差网络 随着CNN的不断发展，为了获取深层次的特征，卷积的层数也越来越多。一开始的 LeNet 网络只有 5 层，接着 AlexNet 为 8 层，后来 VggNet 网络包含了 19 层，GoogleNet 已经有了 22 层。但仅仅通过增加网络层数的方法，来增强网络的学习能力的方法并不总是可行的，因为网络层数到达一定的深度之后，再增加网络层数，那么网络就会出现随机梯度消失的问题，也会
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2024-03-15 05:27:31
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ResNet50是一个经典的特征提取网络结构，虽然Pytorch已有官方实现，但为了加深对网络结构的理解，还是自己动手敲敲代码搭建一下。需要特别说明的是，笔者是以熟悉网络各层输出维度变化为目的的，只对建立后的网络赋予伪输入并测试各层输出，并没有用图像数据集训练过该网络（后续会用图像数据集测试并更新博客）。1 预备理论在动手搭建ResNet50以前，首先需要明确ResNet系列网络的基本结构，其次复
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2024-03-04 05:51:45
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摘要：传统的深度神经网络在网络层数较深时，会出现梯度消失或者爆炸的问题，导致难以有效训练。ResNet通过引入“残差块”（Residual Block）的方式来解决这一问题。残差块中，利用跳跃连接的方式将输入的恒等映射直接加到后续的输出中，从而使得网络直接可以学习到对输入的差异性特征，避免这些信息因为多网络层的堆叠而丢失。此外，在ResNet的设计中还采用了批规范化、池化等常规技术，进一步提高了模
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2024-04-26 15:31:22
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MindSpore学习之网络迁移调试与调优ResNet50为例迁移流程迁移目标: 网络实现、数据集、收敛精度、训练性能复现指标：不仅要复现训练阶段，推理阶段也同样重要。细微差别，属于正常的波动范围。复现步骤：单步复现+整合网络。复现单 Step 的运行结果，即获取只执行第一个 Step 后网络的状态，然后多次迭代出整个网络的运行结果（数据预处理、权重初始化、正向计算、loss 计算、反向梯度计算和
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2024-04-07 22:51:52
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ResNeXt50、ResNest50、ResNet50、EfficentNet对比 ResNet50和ResNeXt50附一张ResNet的结构图：(图片后期再补充) ResNeXt50思想，就在于将卷积中的基数，完成整个算横向层面卷积层的拓展。根据文章的结果显示，在imageNet-1K的数据集上，错误率在不断下降。但根据论文提交的数据来看，相比大部分数据下降效果可能不明显
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2024-06-03 21:33:42
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ResNet 论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385残差网络(ResNet)以学习ResNet的收获、ResNet50的复现二大部分，简述ResNet50网络。一、学习ResNet的收获ResNet网络解决了深度CNN模型难训练的问题，并指出CNN模型随深度的加深可
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2024-03-25 19:54:45
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ConvNext是在ResNet50模型的基础上，仿照Swin Transformer的结构进行改进而得到的纯卷积模型，当然原生模型是一个分类模型，但是其可以作为backbone被应用到任何其它模型中。ConvNext模型可以被称之为2022年cv算法工程师抄作业必备手册，手把手教你改模型，把ResNet50从76.1一步步干到82.0。【0】【1】【2】论文名称：A ConvNet for th
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于**2021 WACV,**该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TResNet。动
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2024-04-22 15:46:04
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本文目的不在于让你学会各种大小数据的变化，而在于体会resnet执行的流程，大白话解说，读不懂的见谅！废话少说，直接上最重要的两个图片图：唱跳rap 用于和代码debug对照，接下来直接开始 内参数（瓶颈层，[3,4,6,3]对应唱跳rapx3x4x6x3，我个人理解为每个块内的遍历次数，分类数）从括号里外的顺序开始，先跳转到resnet类 i
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2024-05-21 10:51:09
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前言一、Resnet论文精读引入残差残差块ResNet50模型基本构成BN层Resnet50总体结构二、Resnet50代码复现完整代码 前言如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络，那一定非Resnet莫属了。 接下来我将按照：Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分，进行讲解，博主也是初学者，不足之处欢迎大家批评指正。预备知识：卷积网络的深度越深，提取的特征越高
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2024-03-19 13:52:15
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@register_model()
@handle_legacy_interface(weights=("pretrained", ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1))
def resnet50(*, weights: Optional[ResNet50_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) -&g
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2024-04-09 16:27:17
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1.Resnet 主要结构图2.VGG与resnet34比较注意虚线和实线的区别：2.1不需要下采样，直接相加3.1需要下采样，下采样之后再相加3.resnet参数结构4.具有代表性的残差块前面是34-的，后面是50+的5.具体代码实现5.1先定义适合Resnet34的基础卷积块#18，34
class BasicBlock(nn.Module):
#因为第一个卷积和第二个卷积的通道数一
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2024-06-24 04:29:58
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1.是什么何恺明大神的又一经典之作： ResNeXt（《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》）。这个网络可以被解释为 VGG、ResNet 和 Inception 的结合体，它通过重复多个block（如在 VGG 中）块组成，每个block块聚合了多种转换（如 Inception），同时考虑到跨层连接。ResNe
论文：Squeeze-and-Excitation Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 作者代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet PyTorch代码地址：https://github.com/moskomule/senet.pytorch作者：胡杰本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注
1、源码及注释 reset是uboot最先执行
的代码，接下来我们来看看reset
的具体流程。reset:
/*如果没有重新定义save_boot_params，则使用<arch/arm/cpu/armv7/start.S>
中
的save_boot_params。其不做任何事情，直接返回。*/
bl save_boot_params
/*
今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30% 以上，是目前精度和速度双
文章目录1.论文地址2.关于MobileNetV1博客3.MobileNetV1的局限性4.模型之间的对比（1）MobileNetV1和MobileNetV2（2）ResNet和MobileNetV25.MobileNetV2采用了新的激活函数ReLU66.MobileNetV2网络结构7.为什么很多Depthwise convolutions之后训练出来的很多都是0呢？8.实验结果对比9.Te
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2024-07-12 10:16:47
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论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf前言ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。通过观察学习vggnet等经典神经网络模型，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越
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2024-03-27 11:47:49
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