这篇论文在知乎上讨论比较多，主要原因是引入了太多训练trick，没法看出论文创新点的真正贡献，感觉更像是工程上的创新 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.08955.pdf Github：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt先看一下效果直观展示，超越EfficientNet：Abstract：尽管图像分类模型最近不断发展，但是
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2024-04-07 09:47:51
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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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1. 摘要尽管使用更快、更深的卷积神经网络的单图像超分辨率在准确性和速度上取得了突破，但一个核心问题仍在很大程度上未得到解决：当对较大的升级因子进行超分辨率时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要是由目标函数的选择所驱动的。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差上。由此得到的估计具有很高的峰值信噪比，但它们往往缺乏高频细节，而且在感知上并不令人满意，因为它们无法匹配在更高
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2024-05-07 15:24:02
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ResNet学习笔记一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出1.2.ResNet的特性二、ResNet的数学原理2.1.残差学习2.2.残差模块的构建2.3.学习策略三、ResNet的网络结构四、ResNet的pytorch实现与应用五、评价ResNet5.1.进步性5.2.局限性 一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出残差网络(ResNet) 是由来自Microsoft Re
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2024-02-08 13:27:36
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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发表于：cvpr,2016前言 CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16以及19层，后来更有了Googlenet的22层。然而深度CNN网络达到一定深
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2024-04-01 08:47:05
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ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNet意义随着网络的加深，
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2024-05-01 21:45:42
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前言本篇是对ResNet学习的总结，希望对你有帮助。一、ResNet背景介绍ResNet在2015年被提出，该文章称为Deep Residual Learning for Image Recognition 并且该网络在ImageNet比赛分类任务上获得第一名，这个文章一出可以说影响十分巨大，以至于ResNet网络中提出的残差结构在如今应用越来越广泛。那么我们可以先抛出一个问题，为什么ResNet
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2024-04-23 12:47:48
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论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431 PyTorch代码：https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch 这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版：ResNe
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2024-04-25 10:57:47
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残差网络结构及理解输入为 x ，需要拟合的结果(输出)为 H(x) 。 那么我们把输出差分为 x+y ，也就是 H(x)=x+y，再令 y=F(x) ,意思是 y 也是由 x 拟合而来，那么最后的输出就变为 H(x)=x+F(x)，x 本来就是输入，所以我们就只需要拟合 F(x) 就好了。其实也很明显，通过求偏导我们就能看到： ∂XL∂Xl=∂Xl+F(Xl,Wl,bl)∂Xl=1+∂F(XL,
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2024-04-01 11:34:51
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论文：CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN. Chien-Yao Wang,Hong-Yuan Mark Liao,I-Hau Yeh...摘要 NN在CV领域取得了很大的成功，然而这个成功依赖于巨大计算量，不利于在移动设备上部署。本文提出了Cr
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2024-08-27 17:11:36
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一、ResNet（总结自csdn文章）随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，确定这不是由于Overfit过拟合造成的。作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差网络，它允许网络尽可能的加深，其中引入了全新的结构如图1： 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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2024-03-22 16:19:48
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说到“深度学习”，它的最明显的特色就是“深”，并且通过很深层次的网络，来实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们就会觉得深的网络比浅的网络好，从而网络被设计的越来越深。但是，随着网络的加深，训练集准确率却逐渐下降，这与最初的设想背道而驰。这时，出现了一个全新的网络，使这种准确率变得良好起来，它就是深度残差网络（ResNet）。 那么，为什么ResNet可以解决“随着网络加深
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2024-05-24 10:01:52
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ResNet网络ResNet原理和实现总结一、ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年，当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别，现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”，一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow、keras等等会把这个模型当成第一个入门例程。后来卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, C
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2024-03-03 22:05:00
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ResNet网络结构ResNet在2015年由微软实验室提出，战火当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名，图像分割第一名ResNet网络简介一般来说，如果存在某个k层的网络f是当前最优的网络，那么可以构造一个更深层的网络，其最后几层仅是该网络f第k层输出的恒等映射，就可以取得与一致的结果；如果k还不是所谓“最佳层数”，那么更深的网络就可以取得更好的结果。总而言之，与浅层网络相比，
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2024-05-09 11:56:27
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首先看张核心的resnet层次结构图(图1)，它诠释了resnet18-152是如何搭建的，其中resnet18和resnet34结构类似，而resnet50-resnet152结构类似。下面先看resnet18的源码
图1 resnet18 首先是models.resnet18函数的调用def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
"""
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2024-07-02 06:48:00
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1.背景问题(1).如果只是单纯地把卷积层和池化层进行堆叠，造成的问题就会有梯度消失和梯度爆炸，梯度消失是指当在某一层进行BP的时候，误差为一个小于零的数，那不断相乘，就会趋近于零。梯度爆炸则是指某一层的开始误差都是大于1的数，直接相乘就会导致梯度爆炸。这种情况的处理方法就是对数据进行标准化处理和bn标准化处理特征图。 (2).退化问题就是本来训练到20层已经达到了99%，但是30层训练之后的正确
ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。在其面世以后，目标检测、图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想，进一步提升了各自的性能，比如yolo，Inception-v4等。 ResNet通过重构模型对残差映射（Residual mapping）进行拟合
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2024-04-15 17:57:33
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寒假前学习了ResNet网络，开学后又重新复习了一遍。ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。ResNet是一种具有跳跃连接和批量归一化的新型CNN架构，能训练一个152层的神经网络，通过堆叠的层集合学习残差，批量归一化在每个卷积之后、激活之前进行运用。 ResNet 网络的训练误差
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2024-02-25 09:09:09
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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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2023-05-25 13:33:47
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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