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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目录什么是ResNet为什么要引入ResNet？ResNet详细解说本篇博客主要是自己对论文的一些解读以及参考一些博客后的理解，如若有不对之处，请各位道友指出。多谢！2015年刚提出ResNet的Paper2016对ResNet进行改进之后的Paper什么是ResNetResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一下ResNe
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2024-08-21 09:28:57
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深度残差网络ResNet是2015年ILSVRC的冠军，深度达152层，是VGG的8倍，top-5错误率为3.6%。ResNet的出现使上百甚至上千层的神经网络的训练成为可能，且训练的效果也很好，利用ResNet强大的表征能力，使得图像分类、计算机视觉（如物体检测和面部识别）的性能都得到了极大的提升。一、残差学习根据无限逼近定理(Universal Approximation Theo
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2024-08-21 10:55:41
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记录一下看resnet论文的心得体会作者在摘要中提出一个现象：深度的神经网络是很难训练的。因此提出了一种残差学习的框架，使得训练深的神经网络变得相对简单的多。残差神经网络就是为了解决这个问题的。那么resnet网络相比于 cnn来说有什么优点呢？cnn随着层数的增多导致训练误差和测试误差都会增加，精度会降低。但是resnet不会，他这残差神经网络有其特殊的优势。层数越来越多后，例如1000层，一万
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2024-03-18 09:15:18
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一、残差神经网络——ResNet的综述深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好，但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network）又无法明显提
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2024-06-20 17:21:26
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#今日论文推荐#首次在智能手机上训练BERT和ResNet，能耗降35%研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中，训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端，从而牺牲了用户隐私并导
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2024-08-22 10:32:46
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一、Cisco IOS安全技术
Cisco IOS防火墙特性集作为Cisco IOS软件的一个选项，提供了一个先进的安
全解决方案，这种集成化路由器安全解决方案是Cisco Systems安全解决方案系
统中的一个部件。
Cisco IOS安全服务包括一系列特性，能使管理人员将一台Cisco路由器配置成
为一个防火墙，而
作者：薛 毅 2.2 方差分析方差分析是分析试验数据的一种方法.对于抽样得到的试验数据,由于观测条件不同(同一因素不同水平或不同因素的各个水平)会引起试验结果有所不同;另一方面,由于各种随机因素的干扰,实验结果也会有所不同.由观测条件不同所引起的实验结果的差异是系统的,而随机因素引起的差异是偶然的.方差分析的目的在于从实验数据中分析出各个因素的影响以及各个因素间的交互影响,以确定各个因素作用的大小
Resnet是用来干嘛的解决深度网络的退化问题什么是深度网络退化问题从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果，从图2中也可以看出网络越深而效果越好的一个实践证据。但是更深的网络其性能一定会更好吗？实验发现深度网络出现了退化问题（Degradation problem）：网络深度增加时，网络准确度出现
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2024-03-31 08:50:17
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本文是论文Deep Residual Learning for Image Recognition.Kaiming He,Xiangyu Zhang,Shaoqing Ren,Jian Sun,etc的阅读笔记，最后给出Keras实现。 论文笔记1.解决了什么深层网络的很难训练的问题。2.使用的方法提出了残差(Residual)学习的方法。3.实验结果使用了一个152层的残差
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2024-04-24 09:48:32
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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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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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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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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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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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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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