GoogLeNet模型1. GoogLeNet介绍1.1 背景1.2 GoogLeNet网络结构2. PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 定义Inception块结构2.3 定义GoogLeNet网络2.4 训练 1. GoogLeNet介绍1.1 背景GoogLeNet是谷歌（Google）研究出来的深度网络结构，为什么不叫“GoogleNet”，而叫“GoogLeNet”，据说是为
1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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前言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。直到今天，各种最先进的模型中依然处处可见残差连接的身影，其paper引用量是CV领域第一名。ResNet的作者何恺明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。一
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2024-04-15 14:49:59
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第二部分：GitHub账号注册登录及使用教程一、注册并登陆GitHub账号(推荐使用谷歌浏览器)注册网址： https://github.com/注意：不要用qq邮箱，收不到认证邮件。二、在GitHub上新建一个仓库1、登陆新注册的GitHub账号后，点击网页右上角的「New repository」2、填写仓库名，格式必须是「你的 http://username.github.
摘要在本文中，我们描述了一种新的移动架构 MobileNetV2，它提高了移动模型在多个任务和基准测试以及不同模型大小范围内的最新性能。我们还描述了在我们称为 SSDLite 的新框架中将这些移动模型应用于对象检测的有效方法。此外，我们演示了如何通过我们称为 Mobile DeepLabv3 的 DeepLabv3 的简化形式来构建移动语义分割模型。基于倒置残差结构，其中快捷连接位于薄瓶颈层之间。
ResNet-18ResNet-18是一种深度残差网络，由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。它是ResNet系列网络的最简单版本之一，共包含18层神经网络。ResNet-18的特点是引入了残差连接，通过将输入和输出相加来实现跨层信息的传递，解决了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题，从而使得网络可以更深。此外，ResNet-18还使用了批量归一化（Batch Normaliz
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2024-09-04 15:19:22
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论文笔记：ResNet论文笔记论文地址1、 正文1.1、提出问题1.2、分析问题1.3、提出假设1.4、实验结果2、网络细节2.1、ResNet系列具体结构2.2、三种shortcut connections实现细节2.3、两种bottleneck实现细节3、论文复现 论文地址Deep Residual Learning for Image Recognition1、 正文注：笔记仅供参考，可能
前言：本文是我对照原论文逐字逐句翻译而来，英文水平有限，不影响阅读即可。翻译论文的确能很大程度加深我们对文章的理解，但太过耗时，不建议采用。我翻译的另一个目的就是想重拾英文，所以就硬着头皮啃了。本文只作翻译，总结及代码复现详见后续的姊妹篇。Alex原论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e9
TPU芯片介绍Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA
ResNet 文章目录ResNet单词重要的不重要的摘要深度学习网络退化问题残差网络ResNet的网络结构代码残差连接的渊源残差连接有效性解释ResNeXtResNeXt为什么有效 论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet论文下载链接： https://arxiv.org/pdf/1512.03385 单词重要的resi
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2024-08-25 20:24:23
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作为ILSVRC15年的冠军，Kaiming大神一贯落实着不发则已，一发惊人的论文生产准则。最近静下心来仔细研究一下这篇论文，个人认为Kaiming是一个很看重问题本质的学者，他发的论文都会从问题的最本质的原因入手，比如Focal loss的提出、Faster RCNN的加速点、Mask RCNN的突破性创新等等。 ResNet也不例外，今天静下心来好好读一下这篇文章，想一想究竟为什么ResNet
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2024-08-01 16:48:09
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基于Paddle手敲ResNet放在开头的话作为一名算法工程师，接触各类模型是必须的，但将模型从论文转换成代码的能力往往比较欠缺；习惯了搬运开源代码，也被冠以了"炼丹师"的称号，但调参能力并不是算法工程师能力的唯一衡量指标，对模型结构的理解、通过结构图复现代码的能力往往能考验对于各类模型的理解度；从工作中来看，对于不同的任务，套用相同模型的效果是不一样的，这也就说明哪怕是开源的达到了SOTA的模型
视频学习+论文阅读ResNetResNet即残差神经网络，他的主要贡献就是提供了一种残差块的思路，解决了神经网络的梯度下降问题和退化问题，使得能够训练很深的网络。残差块一般分为两种，basic block和bottleneck,上图左边就是basic block，右边是bottle neck。同时为了使输入输出一致，还有一种block这个虚线即是常说的快速通道ResNet训练效果好的原因有三个：模
文章目录前言一、数据获取二、下载数据1.matlab2.Wget总结 前言第一篇SCI前期数据准备的时候曾经下载过IMERG数据，当时也是参考了许多作者的方法，虽然最后成功下载完数据，但没有进行自我的一个吸收总结，等到下篇文章下载数据的时候早就忘得一干二净，又要重新上网搜索经验。借用费曼学习法的理论，虽然不是口头交流，但文字输出也算是一种主动学习的方式吧，所以有了我在CSDN上的第一篇文章。一、
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2024-09-23 09:57:05
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10_5_ResNet,DenseNet&ResNet实战ResNet深度残差网络当堆叠更深的网络结构的时候，网络的性能并没有得到提升。每次计算梯度时，算子是通过上一层算出来的，会渐渐产生误差的积累，也就会造成梯度离散（更多）和梯度爆炸的情况。也就是说前面的层数可以很好地更新，因为grad信息还算比较有效的；然后到最开始的几层后，发现grad信息慢慢接近于0，这样会长时间得不到更新，那么网
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2024-10-10 15:36:52
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ResNet（Deep Residual Learning for Image Recognition）论文翻译摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据说明这些残差网络很容易优化，并可以显著增加深度来提高准确性。在ImageNet数据集上我们评估了
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2024-06-23 13:28:53
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resnet也赢下了imagenet的竞赛 在cifar-10 上训练了100到1000层的数据 cnn的主干网络 用resnet替换 在coco目标检测上也夺冠了 计算机图形学可能把图放在标题上面 在训练深的网络上，不只是过拟合，训练误差也会很高，不止是过拟合 深度太深会出现梯度爆炸或者梯度弥散 解决：初始化的时候权重不要太大也不要太小，中间加一些batch normalization，使得校验
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2024-05-30 11:04:50
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搭建ResNetKaiming He的深度残差网络（ResNet）在深度学习的发展中起到了很重要的作用，ResNet不仅一举拿下了当年CV下多个比赛项目的冠军，更重要的是这一结构解决了训练极深网络时的梯度消失问题。首先来看看ResNet的网络结构，这里选取的是ResNet的一个变种：ResNet34。ResNet的网络结构如下左图所示，可见除了最开始的卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多结
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2024-03-28 10:00:06
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ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获了当年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（啥也别说了，就是NB）。原文如下图，它的四个作者都是华人，在一些非常有名的深度学习文章中都能看到他们的名字。ResNet有这么几个亮点：超深的网络结构(突破1000层)、提出了残差模块，使用Batch Normalization(一种标准化处
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2024-04-29 22:15:10
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文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones如果你以为该仓库仅支持训练一个模型那就大错特错了，我在项目地址放了目前支持的35种模型（LeNet5、AlexNet、
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2024-03-11 15:15:03
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