文章目录1. resNet介绍1.1 34层深度残差结构1.2 网络亮点1.3 网络简单堆叠和resNet网络的比较1.4 残差结构residual1.5 Batch Normalization详解2. 迁移学习简介2.1 使用迁移学习的优势2.2 迁移学习过程理解2.3 常见迁移学习方式3. 花分类实例 1. resNet介绍1.1 34层深度残差结构1.2 网络亮点超深的网络结构（突破100
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2024-04-22 12:38:18
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实验项目名称：ResNet18迁移学习CIFAR10分类任务
实验目的：利用卷积神经网络ResNet18对CIFAR10数据集进行学习与测试，使网络能够完成高准确率的分类任务，最后爬取网页图片进行实际测试。
实验原理：ResNet网络介绍深度残差网络（Deep residual network, ResNet）由何恺明等人于2015年首次提出，于2016年获得CVPR best pap
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2024-07-07 13:31:35
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【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet） 一、CNN卷积神经网络的经典网络综述【相关论文】 感谢博主的总结，链接为 下面列出的论文都是我学习CNN过程中精读过的论文，也是我认为学习CNN必读的论文，论文的顺序基
作者 | Hongyi Zhang等编辑 | 路、思源批归一化（BN）基本是训练深度网络的必备品，但这篇研究论文提出了一种不使用归一化也能训练超深残差网络的新型初始化方法 Fixup。 文中介绍了论文《Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization》表明在不引入任何归一化方法的情况下，通过使用
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2024-08-12 14:22:14
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Deep Residual Learning for Image Recognition原论文名字 ResNet34层模型的结构简图： 图中有连接线的结构是残差结构，最后通过一个平均下采样操作和一个全连接层得到最终的输出。网络中的亮点：1.超深的网络结构（突破1000层） 从下图可以看出单纯的堆叠卷积层和最大池化下采样层去堆叠网络并不是层度越深效果越好 原作者提出了两个问题： 1.1随着网络的层
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2024-04-02 06:23:35
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一、介绍Resnet18网络ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时
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2024-06-04 15:38:52
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深度学习模型结构那么多，部署到移动端该选哪一个？Matthijs Hollemans 是iOS深度学习专家，移动端部署工程化踩过不少坑的看他的文章应该很有共鸣，如算子不支持，FLOPS 误导性等等问题。这些经验其实不仅仅适用于iOS，Android和Linux平台也是共通的。另外虽然benchmark是分类，但backbone性能对于目标检测，语义分割等任务也很有参考价值。超长预警！！
Resnet是ImageNet竞赛中分类问题比较好的网络，它有多种结构形式，有Resnet-34，Resnet-50， Resnet-101， Resnet-152. 先说一下残差表示：VLAD是一种通过关于字典的残差向量进行编码的表示形式。残差学习：H(x) 作为几个堆叠层（不必是整个网络）要拟合的基础映射，x表示这些层中第一层的输入。假设多个非线性层可以渐近地近似复杂函数，它等价于假设它们可
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2024-04-29 21:00:15
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本文主要分析残差网络（ResNet）及其变种的结构。残差网络在论文Deep Residual Learning for Image Recognition中被提出。1. Building block和Bottleneck结构 首先resnet由building block或bottleneck组成。building block的结构如下： building bl
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2024-08-02 10:30:02
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提到“野生动物非法贸易“大家一定不陌生，根据国际刑警组织的研究估算，每年和野生动物相关的非法贸易额高达200亿美元，是仅次于毒品和军火的全球第三大犯罪。打开这个潘多拉盒子，我们会发现这条血腥的产业链已经通过互联网（社交媒体、电商平台）从线下黑市走到了线上，交易触点越来越多，打击难度越来越大。2020年“世界地球日”，百度与国际爱护动物基金会联合发布全球首个利用人工智能技术打击野生动物制品非法贸易的
目录1.引言2.网络创新 Residual-残差块Batch Normalization 批范规划层迁移学习 3.网络架构4.代码实现5.总结1.引言ResNet 是在 2015 年由何凯明提出来的，斩获当年 ImageNet 竞赛中分类任务第一名，目标检测任务第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名，NB。 原始论文为：Deep Residual Lea
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2024-03-21 10:03:10
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在软件项目管理领域，组织结构图与项目结构图是两个至关重要的工具，它们能够帮助项目团队明确各自的职责，优化资源配置，确保项目的顺利进行。尤其是在软考（软件水平考试）中，这两个概念更是考生必须掌握的知识点。
首先，我们来探讨组织结构图。组织结构图是一个直观展示组织内部各部门、各职位之间关系的图表。在软件项目中，一个清晰的组织结构图能够让项目团队成员快速了解项目的组织架构，知道自己在项目中所处的位置，
原创
2024-05-28 13:09:30
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ResNet下图为包含有18层(17个卷积层和1个全连接层)、34层(33个卷积层和1个全连接层)、50层(49个卷积层和1个全连接层)、101层(100个卷积层和1个全连接层)、152层(151个卷积层和1个全连接层)的resnet结构 下图是论文中给出的两种残差结构。左边的残差结构是针对层数较少网络，例如ResNet18层和ResNet34层网络。右边是针对网络层数较多的网络，例如R
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2024-02-28 10:53:35
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ResNet论文：Deep Residual Learning for Image Recognition0 序言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34层的ResNet网络中，首先是一个7x7的卷积层，然后接着池化层，然后堆叠一系
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2024-02-13 20:22:47
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系列文章目录第一章 AlexNet网络详解第二章 VGG网络详解第三章 GoogLeNet网络详解 第四章 ResNet网络详解 第五章 ResNeXt网络详解 第六章 MobileNetv1网络详解 第七章 MobileNetv2网络详解 第八章 MobileNetv3网络详解 第九章 ShuffleNetv1网络详解 第十章
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2024-07-29 15:51:20
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Python学习5.1 Python工程的组织结构：包、模块、类1.Python项目的组织结构： Python最顶级的组织结构是“包”（可以理解成文件夹），第二个层级是“模块”（可以理解成文件），在“模块”下面是“类”，“类”的下面是“函数”和“变量”。一个“包”下面可以包含多个“模块”，一个“模块”下面也可以包含多个“类”。.Python项目的组织结构图如下：2.命名空间： 如果区分不同包的同名
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2023-09-21 07:21:42
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ResNet结构详解ResNet的层数34,50,101到底指什么？首先看ResNet34的对比图然后再看这个表ResNet 到底是个什么结构ResNet-34虚线结构ResNet-50第一种：只用于conv2_1第二种：所有的Block中的非第一个第三种：conv3_1和conv4_1和conv5_1总结参考 ResNet的层数34,50,101到底指什么？答案并不直接，得分两步来看。首先看R
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2024-04-23 11:01:32
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稠密网络，残差网络，Batch Normalization1.Batch NormalizationBatch Norm:保证网络每次接受的输入都是均值为0，标准差为1算法原理：输入：在一个minibatch中的的值,,需要学习的参数$\gamma,\beta\$ 输出：${y_i=BN_{\gamma,\beta}(x_i)}\$step1:step2: //minibatch的方差，step3
说到深度学习一般网络结构越深网络的效果就会越好。因为越深的网络可以得到更多的语义信息。上图可以看出来随着网络结构的加深网络的分类，识别效果也就越好。事实是这样吗？人们对chan常规的网络直接堆叠很多层，经对图像jin进行检测，训练集，测试集的误差结果如下图：通过下图可以看出来随着网络的加深50层的效果要比20层的效果差很多。通过实验可以发现：随着网络层级的不断增加，模型精度不断得到提升，而当网络层
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2024-04-02 16:28:27
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2016-06-16 22:41:00
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