论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition一、引言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，让我们先看一下ResNet在ILSVRC和COCO 2015上的战绩：ResNet取得了5项第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史：ResNet的作者何凯明也因此
ResNet详解论文亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模型使用BN加速训练，丢弃（Dropout） 残差结构解决的问题梯度消失或梯度爆炸网络退化的问题残差结构 左边的图是针对于网络层数较少的残差结构，ResNet-34 右边的图是针对网络层数比较神的残差结构，ResNet-50/101/152 残差结构是通过主线的残差结构，加上短接线的输出结构，经过激活函数，这里值得注意的
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2024-03-21 09:16:02
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ResNET(Deep Residual Learning for Image Recognition )ResNet网络是在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。下图是ResNet34层模型的结构简图。 在ResNet网络中有如下几个亮点：提出residual结构（残差结构），并搭建超深的网络
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2024-03-26 14:15:29
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a1、研究动机论文的 motivation 非常简单，就是认为CNN感受野有限，因此无法对长距离像素相关性进行建模。因此，想使用 Transformer 的思路来进行图像修复。2、主要方法论文整体框架如下图所示，还是类似UNet的结构，按着1/2，1/4, 1/8 下采样，在中间添加skip connection。如图中画红圈的部分展示，每个 Transformer block 由两个部分串联组成
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2024-05-05 19:33:45
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一.简介residual network(残差网络)的缩写，论文《Infrared and Visible Image Fusion with ResNet and zero-phase component analysis》。 论文中，作者探讨了传统的图像融合的方法，基于MSD（multi-scale decompsition）方法的，基于SR（spatial representation）方法
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2024-04-30 19:10:26
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目录开发环境ResNet 原理网络结构 导入所需模块并设置GPU显存占用 BasicBlockResNet网络模型ResNet18完整代码实现 运行结果利用TensorBoard可视化运行结果开发环境作者：嘟粥yyds 时间：2023年2月8日 集成开发工具：jupyter notebook 6.5.2 集成开发环境：Python 3.10.6 第三方库：t
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。
文章涉及使用到的框架以PyTorch和TensorFlow为主。默认读者已经掌握Python和TensorFlow基础。如有涉及到PyTorch的部分，会顺带介绍相关的入门
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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Backbone-ResNet1.介绍ResNet太耀眼了，何凯明团队在2015年在论文Deep Residual Learning for Image Recognition中提出后，至今已经有了8w+的被引数，因为是华人学者的成果，ResNet在国内宣传得很好。到2015年，当时基于卷积的backbone有AlexNet、GoogLenet、VGG等，这些网络都有一个特点：网络层数比较少，最多
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2024-04-23 10:28:59
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目录前言一、配置文件结构二、配置文件名称风格三、 一个Mask-RCNN的例子1、model2、datasets的配置3、scheduleFAQ1、忽略基础配置文件中的部分字段2、在配置文件中使用中间变量前言MMDetection2中大部分模型都是通过配置4个基础的组件来构造的，本篇博客主要是介绍MMDetection中的配置文件，主要内容是按照MMDetection文档进行中文翻译的，有兴趣的话
SE(Squeeze-and-Excitation Networks)即压缩和激励网络SE分为：压缩(Squeeze)、激励(Excitation)、scale及相乘特征融合操作SE具有attention注意力机制：SE可以实现注意力机制最重要的两个地方一个是全连接层，另一个是相乘特征融合 假设输入图像H×W×C，通过global pooling+FC层，拉伸成1×1×C，然后再与原图像相乘，将每
IBN调研报告背景SDN（Software-defined network）：最大特点在于具有松耦合的控制平面与数据平面、支持集中化的网络状态控制、实现底层网络设施对上层应用的透明。具有灵活的软件编程能力，使得网络的自动化管理和控制能力得到空前提升。SDN存在的问题：尽管当前，SDN在超大规模的云服务提供商（Google，Facebook和Amazon等）已经成功应用，并显著的降低了运营费用，但S
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2024-04-26 14:52:40
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目录一、简介1.卷积网络提取特征2.LSTM实现记忆二、背景三、配置1.样本信息2.网络架构四、代码五、部分代码解释1.关于Pytorch的ResNet182.定义RMSE3.保存读取多个网络的参数六、部署训练1.连接服务器2.样本/文件上传3.部署python3和其他环境七、感想 一、简介 如何用神经网络把视频中的时序特征提取出来？比如说某个物体的摆动的频率；或者出现的时间长短；亦或是更高级
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2024-03-26 11:11:25
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目前业界围绕基于意图的网络（intent-based networking）有诸多的讨论和争议，有专家认为IBN是一种智能的拓扑结构，能够监控整体网络性能、识别问题并自动解决问题，而不需要人工干预。业界认为IBN是对网络管理方式的一个重大转变。什么是基于意图的网络（IBN）？网络业界的发展总是伴随着新技术的应用，五年前，数据中心是Ethernet Fabrics，后来是SDN，目前是SD-WAN。
原创
2021-05-26 17:05:00
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文章目录模型介绍resnet18模型流程总结resnet50总结resnet和resnext的框架基本相同的，
原创
2022-12-04 08:12:05
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目录前言Abstract1.Introduction2.Related Work3.Methods3.1 Feature Fusion Modules3.1.1 Conv operator3.1.2 Multi operator3.1.3 Single operator3.2 Federated Learning with Feature Fusion Mechanism4.Experiment
一、introductionResNet是2015年提出来的深度学习网络模型，其主要解决的是网络层数过多导致的退化问题。过去的网络模型层数差不多在十几二十层，随着网络层数的增多，人们发现模型的准确率很难再有较大的提升，甚至会出现准确率下降的情况，而ResNet提出的残差网络有效解决了这一问题，使得网络层数达到了上百层。 更重要的是，这一思想的提出，使得ResNet模型逐渐取代了VGG网络，几乎是当
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2023-10-10 15:51:21
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目录 Yolov3-darknet 内容解析多标签分类预测跨尺度预测网络结构改变reference Yolov3-darknet 内容解析YOLOv3是到目前为止，速度和精度最均衡的目标检测网络。通过多种先进方法的融合，将YOLO系列的短板（速度很快，不擅长检测小物体等）全部补齐。达到了令人惊艳的效果和拔群的速度。多标签分类预测在YOLO9000[14]之后，我们的系统使用维度聚类（dime
目前业界围绕基于意图的网络（intent-based networking）有诸多的讨论和争议，有专家认为IBN是一种智能的拓扑结构，能够监控整体网络性能、识别问题并自动解决问题，而不需要人工干预。业界认为IBN是对网络管理方式的一个重大转变。什么是基于意图的网络（IBN）？网络业界的发展总是伴随着新技术的应用，五年前，数据中心是Ethernet Fabrics，后来是SDN，目前是SD-WAN。
原创
2021-04-30 09:56:24
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ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks） 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。 Github :https://github.com/
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2024-07-31 18:37:31
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