深度残差网络(deep residual network)是2015年微软何凯明团队提出的一种全新的网络结构,其核心模块是残差块residual block。在后续的网络结构时常ResNet的影子。网络加深的问题：1.梯度消失和梯度爆炸 梯度消失：若每一层的误差梯度小于1，反向传播时，网络越深，梯度越趋近于0 梯度爆炸：若每一层的误差梯度大于1，反向传播时，网络越深，梯度越来越大这两种情况都会导致
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2024-06-03 12:59:05
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引言自从5月份第一期Mindspore两日集训营开始接触Mindspore以及通过第一期训练营拿到Modelarts昇腾平台公测资格，两个月来已经运行了Mindspore官方仓库中Modelzoo中的AlexNet、Resnet50、Lenet模型配合Cifar10数据集的代码运行。并且不断的调参观察不同参数下的运行结果的不同顺便也练一下调参能力。自从Mindspore0.3后发现Modelzoo
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2024-08-21 14:05:36
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目标任务：将数据集中5类美食图片进行分类，每一类有1000张图片，共5000张。实验总结：刚开始设置训练集和验证集的比例为8:2，有些欠拟合，因此后来调整到了9:1；分别测试了原生的ResNet50、ResNet101、ResNet152和改进后的ResNet50、ResNet101，但最终在验证集上的最佳精度只能达到75%左右。改进后的ResNet101表现：训练集和验证集的精确度变化 
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2024-05-15 11:04:01
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看过我之前ResNet18和ResNet34搭建的朋友可能想着可不可以把搭建18和34层的方法直接用在50层以上的ResNet的搭建中，我也尝试过。但是ResNet50以上的网络搭建不像是18到34层只要简单修改卷积单元数目就可以完成，ResNet50以上的三种网络都是一个样子，只是层数不同，所以完全可以将34到50层作为一个搭建分水岭。 加上我初学PyTorch和深度神经网络，对于采用Basic
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2023-09-13 11:44:07
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吴恩达的深度学习课程非常棒，从网上下载了学习笔记和作业，跟着笔记学习并完成后面的作业，受益匪浅。这里谈谈我在完成第四课第二周作业《4.2 深度卷积网络模型》中《ResNets》部分所遇到的坑首先根据作业提示搭建ResNet50的网络模型，这个不复杂，根据提示一步一步做就可以完成了，晚上也有相当多的作业资料可以参考。训练时作业只要求epochs=2，为了提高精度，我设置了epochs=8，模型在训练
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2024-04-18 21:28:58
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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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目录1、作业简介1.1、问题描述 1.2、预期解决方案1.3、数据集1.4、部分数据展示2、数据预处理2.1、数据集结构2.2、数据集的探索性分析2.3、图像数据的预处理2.4、标签数据的预处理2.5、使用 DataLoader 加载数据3、ResNet50模型3.1、ResNet50的网络结构及其中间的维度变换3.2、通过导包直接使用ResNet503.3、用Resnet50进行训练（
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2024-06-27 06:35:03
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最开始接触到这个ResNet的时候是在看deeplab2的论文的时候，里面用到的是Res101，对于习惯了使用VGG16来作为基本框架的我对于这个101层的网络自然是充满着无比的敬意呀，哈哈。ResNet在各个方面的表现都很优异，他的作者何凯明博士也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。我认为VGG16是在AlexNet的基础上加深了网络层次从而获得了优异的结果，就理论上来说，ResNe
pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
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2024-03-15 08:23:55
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ssd模型图示模型原理ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络，例如以resnet50做为提取网络，删除掉resnet后面的全连接层，再增添几层额外的卷基层提取特征，得到不同尺度的特征图，然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标，浅层卷积层提取到的是比较细小的特征，越深层的卷积提取到的信息会越丰富，因此我们让浅层的卷积特征图去检测小的目标，让深层的卷积特征图去检测大的目标。 还是直接
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2024-04-01 06:16:59
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摘要：resnet神经网络原理详解resnet为何由来：resnet网络模型解释resnet50具体应用代码详解：keras实现resnet50版本一：keras实现resnet50版本二：参考文献：摘要：卷积神经网络由两个非常简单的元素组成，即卷积层和池化层。尽管这种模型的组合方式很简单，但是对于任何特定的计算机视觉问题，可以采
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2024-04-28 15:59:50
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摘要：承接上一篇LeNet网络模型的图像分类实践，本次我们再来认识一个新的网络模型：ResNet-50。不同网络模型之间的主要区别是神经网络层的深度和层与层之间的连接方式，正文内容我们就分析下使用ResNet-50进行图像分类有什么神奇之处，以下操作使用MindSpore框架实现。1.网络：ResNet-50对于类似LeNet网络模型深度较小并且参数也较少，训练起来会相对简单，也很难会出现梯度消失
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2024-03-15 16:07:22
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这篇文章讲解的是使用Tensorflow实现残差网络resnet-50. 侧重点不在于理论部分，而是在于代码实现部分。在github上面已经有其他的开源实现，如果希望直接使用代码运行自己的数据，不建议使用本人的代码。但是如果希望学习resnet的代码实现思路，那么阅读本文将是一个不错的选择，因为本文的代码的思路是很清晰的。如果你刚刚阅读完resnet的那篇论文，非常建议你进一步学习如何使用代码实现
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2024-05-27 16:33:54
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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
文章目录一、项目简介1、问题描述2、预期解决方案3、数据集4、背景知识4.1、Intel oneAPI4.2、ResNet50二、数据预处理1、自定义数据集类2、图像展示3、数据增强4、划分训练集与测试集5、构建数据集三、在GPU上训练1、自写ResNet网络2、使用ResNet503、训练模型4、保存模型5、推理测试四、转移到 CPU 上1、构造测试集2、创建模型3、推理测试4、OneAPI
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2024-07-10 16:09:48
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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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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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Resnet50架构与MLPerf竞赛深度解析MLPerf竞赛Resnet50训练单机最佳性能MLPerf是一套衡量机器学习系统性能的权威标准，于2018年由谷歌、哈佛、斯坦福、百度等机构联合发起成立，每年定期公布榜单成绩，它将在标准目标下训练或推理机器学习模型的时间，作为一套系统性能的测量标准。MLPerf训练任务包括图像分类（ResNet50）、目标物体检测（SSD）、目标物体检测（Mask
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2024-02-26 12:27:00
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前言：前面两节介绍了AlexNet和VGG-19模型的结构，以及具体的实现。正如前面讲的两者在结构上是相似的。但是接下来讲的Resnet(残差网络)不仅在深度上取得巨大的进步，而且在架构上也与之前的网络是不同的。残差网络的发明人是何凯明博士期间，在CVPR的文章《Deep Residual Learning for Image Recognition》中首次提出。值得注意的是他还是广东省的高考状元
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2024-03-26 09:54:30
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