残差网络是由来自 Microsoft Research 的 4 位学者提出的卷积神经网络，在 2015 年的 ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问
在深度学习的网络中，个人认为最基础的还是残差网络，今天分享的并不是残差网络的理论部分，大家只要记住一点，残差网络的思想是贯穿后面很多网络结构之中，看懂了残差网络结构，那么后面的一些先进的网络的结构也很容易看懂。残差网络整体结构 一、残差块结构 前50层所对应的残差块结构（不包含第50层）代码如下：class BasicBlock(nn.Module):
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2024-02-26 17:01:35
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2015年，何恺明等人在《Deep Residual Learning for Image Recognition》中提出了ResNet的新型网络结构，ResNet一经提出便以接连斩获ImageNet目标检测、图像分类，COCO目标检测、图像分割比赛的多项冠军，为深层网络模型的训练开辟了新的思路。从文章中看深度卷积神经网络的不断发展为图像分类带来了一系列突破，研究表明，网络深度的增加可以使模型学到
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2024-07-10 00:51:37
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文章目录讨论的问题梯度消失/梯度爆炸解决方法Batch Normalization文中亮点实验model.pytrain.py迁移学习编辑数据集predict.py 讨论的问题梯度消失/梯度爆炸梯度小于1，反向传播过程中，每过一层都要乘以小于1的数，最终趋于0，即梯度消失梯度大于1，反向传播过程中，每过一层都要乘以大于1的数，最终趋于无穷，即梯度爆炸解决方法数据进行标准化处理权重初始化Batch
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2024-03-21 17:17:40
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前言基于上一篇理论分析，今天我们探讨学习下ResNet的代码实现，如果没有看过<<经典网络学习-ResNet>>建议先看下。在我写这篇前，我也调研了网上的其他实现,都不如pytorch官方源码实现好,所以官方版本讲解如何实现resNetpytorch resnet 源码链接ResNet 架构这里依然放上论文中的架构图：图中的每一层其实就是BasicBlock或者BotteN
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2023-12-31 20:33:57
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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，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原有的层学出跟原模型一样的参数，那么深模型结构就能达到原模型...
原创
2021-06-05 16:42:19
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# PyTorch ResNet 下采样代码实现
在深度学习的领域，越来越多的研究人员与开发者们开始使用PyTorch来进行模型的构建。一个重要的模型是ResNet，它通过残差学习能够有效缓解深层网络带来的退化问题。在ResNet结构中，下采样是关键步骤之一，能够减少特征图的尺寸与参数量。本文将详细探讨如何在PyTorch中实现ResNet的下采样功能。
## 背景描述
在众多卷积神经网络中
文章是对博主视频讲解的一些总结。 1.预言ResNet来自2015年，是出自微软实验室之手。可以训练152层超深网络。 对于一般网络而言，加深网络会带来问题：梯度的消失或者爆炸（引入数据标准化处理、权重初始化、BN）网络的退化（引入残差结构）2.亮点超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块（残差块）使用BN加速训练（丢弃dropout）2.1 残差网络块目的解决网络的退化在网络层数
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2024-02-29 12:31:56
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网络解析超深的网络结构提出Residual模块使用Batch Normalization 加速训练（丢弃dropout）网络结构上述黑色箭头表示残差结构虚线与实线相比会额外附加一个卷积层残差结构左侧适用于较少层数，右侧适用于较多层数弧线与加号表示，网络的输出结果与输入相加得到最终的结果主路输出的结果的宽和高要与输入的矩阵的宽和高相同右侧的卷积层是用来降维的(out channel比in chann
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2024-01-06 08:47:47
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class ResNet(nn.Module):首先定义了类ResNet，继承了nn.Module模块。继承nn.Module模块是pytorch的使用要求，这样ResNet可以作为一个Module自动进行求导等操作。下面开始介绍ResNet类里面的各个函数，其中还会涉及到Bottlenect类。这个类会单独拎出来讲。Class ResNet(nn.Module)函数_load_pretraine
0、前言何凯明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。因为它“简单与实用”并存，之后许多目标检测、图像分类任务都是建立在ResNet的基础上完成的，成为计算机视觉领域重要的基石结构。本文对ResNet的论文进行简单梳理，并对其网络结构进行分析，然后对Torchvision版的ResNet代码
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2024-04-28 19:34:42
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我们知道，网络越深，咱们能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 针对梯度爆炸和梯度消失的问题，我们通常会对输入数
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2023-09-04 23:08:44
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ResNet的介绍和实现ResNet的介绍为什么要用ResNet我们都知道：在训练卷积神经网络的过程中，当浅层的神经网络训练效果较差时，可以通过适当地加深网络的层数，从而获取一个优化效果更好的模型。这是因为随着网络的深度的增加，网络所能提取的信息就能更加的丰富。然而在实际的实验过程中，我们会发现：随着网络深度的加深，训练集的loss首先会逐渐下降，然后趋于平缓；当我们继续加深网络的深度时，训练集的
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2024-04-28 09:56:31
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文章结构在GitHub上找到一个不错的代码：https://github.com/DrSleep/tensorflow-deeplab-resnet 本文主要介绍该程序的两个主要文件：前言： 一、网络结构： 二、train.py： 三、image_reader.py程序中使用resnet101作为基本模型：前言：代码的model.py，network.py是建立深度学习网络的部分，这部分代码风格与
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2024-06-16 11:53:25
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ResNet 实现目录网络结构介绍一种写网络的便捷方法函数源码参考：【深度学习】PyTorch Dataset类的使用与实例分析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/500839903
bilibilittps://www.bilibili.com/video/BV14E411H7Uw
网络结构网络结构如下：resnet浅层结构(18-layer和34-layer)的残差模块
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2024-03-28 12:23:28
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1. ResNet模型2. 左图为18层，34层模型的一个残差块，右图为50层，101层，152层的残差块3. 18层，34层的残差块（虚线部分表示输入要进行一次下采样操作）4. 50，101，152层的残差块5. 34层的模型结构图，下图残差块分为4部分，2,3,4部分的第一个残差块是需要对输入进行下采样操作的：6. 模型代码：（18和34层的残差块是相似的，50/101
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2024-01-11 22:16:39
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0、前言何凯明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。因为它“简单与实用”并存，之后许多目标检测、图像分类任务都是建立在ResNet的基础上完成的，成为计算机视觉领域重要的基石结构。本文对ResNet的论文进行简单梳理，并对其网络结构进行分析，然后对Torchvision版的ResNet代码进行解读，最后
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2024-05-20 11:22:36
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2024-05-05 17:32:12
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大年初一我居然在更博客。今年过年由于病毒横行，没有串门没有聚餐，整个人闲的没事干。。。医生真是不容易，忙得团团转还有生命危险，新希望他们平安。本篇不属于初级教程。如果完全看不懂请自行谷歌或搜索作者博客。deeplab官方提供了多种backbone，通过train.py中传递参数，--model_variant="resnet_v1_101_beta" \可以更改backbone。（resnet_v
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2024-05-08 11:18:58
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LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 是属于图像分类的CNN。网络深度和宽度（卷积核数据）增加，可以提高模型性能。LeNet网络结构 1998年 Yann LeCun Proceedings of the IEEE输入图片为32*32*1，卷积核大小为5*5，下采样步长为2，卷积时对原
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2024-04-17 17:31:01
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