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
转载
2024-06-26 20:37:13
69阅读
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
介绍自注意力机制在序列模型中取得了很大的进步，另一方面，上下文信息对于很多视觉任务都很关键，如语义分割、目标检测。自注意力机制通过（key、query、value）的三元组提供了一种有效的捕捉全局上下文信息的建模方式。attention通常可以进行如下描述，表示为将query(Q)和key-value pairs映射到输出上，其中query、每个key、每个value都是向量，输出是V中所有val
转载
2024-07-20 20:59:04
99阅读
最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
转载
2024-05-27 19:06:01
162阅读
自定义ResNet神经网络-Tensorflow【cifar100分类数据集】import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 放在 import tensorflow as tf 之前才有效
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.ker
转载
2024-07-15 21:02:42
38阅读
文章名称：《Densely Connected Convolutional Networks》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993 代码链接：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet这篇文章厉害了，继He Kaiming的ResNet（2015）之后，又一篇让人惊艳的文章。毕竟是CVPR2017的best paper
转载
2024-08-21 11:17:08
198阅读
resnet的演化（res2net，resnext，se-resnet，sk-resnet，resnest）1. 总体演化过程演化方向主要为两种： split-transform-merge、squeeze-and-attention。split-transform-merge：通过卷积的可分离性质，增加网络宽度，从而在不增加算力的情况下增加网络的表征能力（不同维度通道特征的融合）。squeeze
转载
2024-04-01 01:21:38
51阅读
一个可嫁接/整合的Block ?Momenta在ImageNet2017挑战赛中夺冠的网络架构SENet。本文作者为Momenta高级研发工程师胡杰。 Momenta成立于2016年，是自动驾驶公司。其核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。Momenta专注于“打造自动驾驶大脑”，拥有世界专业的深度学习专家，如图像识别领
转载
2024-08-21 19:20:59
190阅读
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：
转载
2024-03-27 12:37:26
31阅读
沐神：如果你在神经网络中要了解一个网络的话，一定就是要了解ResNet网络了。在这里首先要思考一个问题： 显然不一定，就如左图所示，我们的模型从F1这么小个训练到了F6这么大个，可能的最优解却变得更差了，这就是所谓的一条路走到黑。这里的计算涉及到泛函的知识，之前没接触过，感觉挺大一块，慢慢用到在学，现在先不学了。这里要区分一下过拟合和这个一条路走到黑（训练跑偏）的
转载
2024-05-19 11:03:53
47阅读
导读本文是DeepLab系列作者“Liang-Chieh Chen”大神在全景分割领域的又一力作。它在Wide-ResNet的基础上引入SE与"Switchable Atrous Convolution,SAC"两种改进，嵌入到Panoptic-DeepLab框架中并在全景分割领域取得了SOTA性能(在更快、更大模型配置方面均取得了SOTA指标)。paper: https://arxiv.org/
转载
2024-04-07 12:27:43
43阅读
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ResNetDenseNetResNeXtSE-ResNet, SE-ResNeXt (2018 Apr)涉及到的其他知识：Global average pooling (GAP)梯度爆炸、梯度消失、 梯度弥散BN层ResNet: 跳层残差结构ResNeXt: 并列的重复模块 增加一个维度SE Net: 增加通道上的注意力机制 eg:SE ResNeXt&n
转载
2024-08-20 13:16:27
339阅读
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
转载
2024-03-21 09:16:02
50阅读
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
转载
2024-06-20 17:21:26
113阅读
算法提出SegNet网络，其核心的训练引擎包含一个encoder网络，和一个对称的decoder网络，即编码器-解码器结构，并跟随一个用于pixel-wise的分类层文章亮点decoder进行上采样的方式。直接利用与之对应的encoder阶段中，在经过最大池化时保留的polling index进行非线性上采样比较结果通过比较SegNet与FCN、DeepLab-LargerFOV、DeconvNe
LGG5SE评测：因为苹果的启用，让“SE”这个名号被很多人所知，同时其也被拉到了“小屏”阵营。不过这款Android中的“SE”或许会改变很多人的认知，因为其并非因小屏而得名，那就是LG新推出的LG G5 SE。LG G5 SE不仅不是旗舰LG G5的小屏幕版本，甚至从外观上你也看不出任何差别。那么到底这款LG G5 SE有何
一，SE：Squeeze-and-Excitation的缩写，特征压缩与激发的意思。 可以把SENet看成是channel-wise的attention，可以嵌入到含有skip-connections的模块中，ResNet,VGG,Inception等等。 二，SE实现的过程 1.Squeeze: 如下图的红框。把每个input feature map的spatial dimension 从H *
转载
2024-04-23 19:41:38
64阅读
由于注意力机制能够捕获更多信息特征来提高其表示能力，从而被广泛应用于语义分割网络中。但是，这些注意力机制忽略了语义分割的隐式子任务（像素分组），并受到卷积内核的网格结构的约束。在本文中，提出了一种新颖的压缩注意力网络（SANet）架构，该架构利用有效的压缩注意力（SA）模块来说明两种截然不同的细分特征：i） pixel-group attention ii）pixel-wis
转载
2024-10-21 12:19:33
108阅读
来自Facebook何恺明团队，比以往都强大ResNeXt预训练模型开源了。它叫ResNeXt WSL，有超过8亿个参数，用Instagram上面的9.4亿张图做了 (弱监督预训练) ，用ImageNet做了微调。注：WSL是弱监督学习，不是Windows里面的Linux。ImageNet测试中，它的 (32×48d) 分类准确率达到85.4% (Top-1) ，打破了从前的纪录。LeC
