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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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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1.ResNet网络1.1 ResNet解决的关键问题是什么？是过拟合吗？是梯度消失吗？都不是，或者说不完全是。过拟合的最明显表征是方差大，即训练集上效果好，测试集上效果差，但是深层模型在训练和测试上效果都差。而梯度消失的问题在BN层（本质上控制了每一层的模值输入，将上一层的输出从饱和区拉到了非饱和区，使得每一层的梯度都维持在较合理的范围内）引入之后也解决了大半。 ResNet解决的最关键问题是：
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2024-03-27 12:37:26
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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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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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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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2017年CVPR最佳论文，改进了ResNet，降低了模型的复杂度，进一步减少了梯度消散的问题。ResNet存在的问题： a. 文中提到在ResNet中，由于shortcut操作时与卷积的结果使用的是相加方式，并且只与未通过卷积层的数据相连，导致在许多贡献不多的层中，实际上一个又一个的模块就是在重复的，这些层在训练中都是可以被丢弃的，但由于每一层都有他自己的参数，导致模型非常的大。DenseNet
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2024-06-26 20:37:13
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简介BERT模型来自谷歌团队的paper——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，它在11个NLP任务中刷新了成绩，效果非常好，非常惊人。但是，这项工作不是很好复现，如果没有足够的资源就不要想了 。之前，利用预训练的语言表征来完成下游NLP任务的研究，可以概括为两类：feat
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2024-09-10 08:21:12
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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
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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作者：胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏。除此之外，Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲，介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑
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
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
文章目录一、Resnet18-cifar10二、Million-AID数据加载总结 一、Resnet18-cifar10CIFAR-10 数据集由 10 类中的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有 10000 张图像。测试批次包含来自每个类的 1000 个随机选择
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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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
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
ResNeStAbstract作者提出了一个新的模块，Split-Attention block分离注意力模块，能够跨特征图组使用注意力。像ResNet那种方式堆叠Split-Attention block得到的ResNet变体叫ResNeSt。作者将DeeplabV3中的backbone换成了ResNeSt，在ADE20K上的mIoU从42.1%提到了45.1%。1 Introduction前两
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2024-03-16 07:39:26
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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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Spring mvc是基于Spring的一个模块，专门做web开发，可以理解为是Servlet的升级，在Spring MVC框架当中，Controller替代Servlet担负控制器的职能，M :model：模型层或实体层，指工程当中的JavaBean,作用是处理数据，可以类比MyBatis的entity层Java Bean分两类：一类是实体类Bean:专门存储业务数据的一类为业务处理Bean:指
