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
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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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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实现18 层的深度残差网络 ResNet18，并在 CIFAR10 图片数据集上训练与测试。标准的 ResNet18 接受输入为224 × 224 大小的图片数据，我们将 ResNet18 进行适量调整，使得它输入大小为32 × 32，输出维度为 10。调整后的 ResNet18 网络结构如图：一、数据集加载以及数据集预处理def preprocess(x, y):
# 将数据映射到-1~
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2024-05-01 19:20:21
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引言论文下载地址：Deep Residual Learning for Image RecognitionPytorch版源代码下载地址：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.pyResNetResNet原理及具体细节不过多介绍，网上很多大佬总结的很好，我主要就是记录自己学习ResNet的过程
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2024-01-18 19:59:59
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MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在 https://github.com/open-mmlab/mmdeploy，最新发布版本为v0.8.0，License为Apache-2.0。它支持在Windows10、Linux和Mac上运行。 MMDeploy主要特性： &nb
一、残差块让我们聚焦于神经网络局部：如图7.6.2所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)（作为 图7.6.2上方激活函数的输入）。 图7.6.2左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)-x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将 图7.6.2中右图虚线框
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2024-06-13 17:45:03
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随着2018年秋季的到来，提前批和内推大军已经开始了，自己也成功得当了几次炮灰，不过在总结的过程中，越是了解到自己的不足，还是需要加油。最近重新复习了resnet网络，又能发现一些新的理念，感觉很fantastic，顺便记录一下～ 下面重新了解一下resnet，Let’s Go～～ 《一》Resnet解决了什么问题首先了解Resnet网络主要解决的问题是：关于深层网络训练带来的
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2024-06-06 15:06:42
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赶着放假，实验室人少了，不过还是得抓紧学习啊，毕竟对象找不到，那工作就是第二件大事啦ResNet的重要性应该是不言而喻：随着网络深度的增加，网络开始出现退化现象，即深层网络的性能还不及浅层网络（注意：这既不是梯度消失/爆炸，也不是过拟合），鉴于此，文章设计了一种使用shortcut / skip connection 的残差结构使网络达到很深的层次，同时提升了性能。复习就到此了，接下来一起探讨源码
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2024-01-11 07:13:15
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ResNet的应用比较广泛，为了方便以后的学习，对ResNet网络结构做了进一步了解，ResNet的种类有好几种，此处简要介绍ResNet-18的代码。论文地址：1512.03385.pdf (arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfResNetResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名
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2024-03-26 05:21:13
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2023.2.14一、小历史：在2012年的ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognitoin Chanllege)，基于深度学习的方法AlexNet 以绝对优势获胜并且他颠覆了以前的图片识别方法，此后深度学习方法一直活跃在这个舞台。二、ImageNet：ImageNet是一个拥有超过100万张图像的数据集，并且每一张图片都有标签，；在2012年的Alex
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2024-03-25 08:41:24
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目录1. ResNet 介绍2. ResNet 网络介绍（ResNet34）3. 搭建ResNet 网络residual blockResNet pre 传播layer1layer2layer3、4全连接层的forwardResNet 网络的参数个数summary4. 训练网络5. 预测图片6. Code7. 迁移学习1. ResNet 介绍ResNet 的亮点：超深的网络结构，可以突破
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2024-03-23 09:52:58
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# 如何在PyTorch中下载ResNet模型到本地
在深度学习领域，ResNet（Residual Network）是一种非常流行的卷积神经网络架构，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。如果你是一名刚入行的开发者，想要在本地下载ResNet模型并进行使用，以下是整个过程的详细步骤和示例代码。
## 工作流程
为了更清晰地展示整个流程，以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
ResNet的介绍为什么要用ResNet我们都知道：在训练卷积神经网络的过程中，当浅层的神经网络训练效果较差时，可以通过适当地加深网络的层数，从而获取一个优化效果更好的模型。这是因为随着网络的深度的增加，网络所能提取的信息就能更加的丰富。然而在实际的实验过程中，我们会发现：随着网络深度的加深，训练集的loss首先会逐渐下降，然后趋于平缓；当我们继续加深网络的深度时，训练集的loss反而开始上升。也
# 使用PyTorch下载ResNet50模型的指南
在深度学习领域，ResNet50是一种非常流行的卷积神经网络架构，广泛应用于图像识别和分类任务。如果你是刚入行的小白，不用担心，本文将详细指导你如何在PyTorch中下载并使用ResNet50模型。
## 流程概述
下面是下载ResNet50模型的步骤概览：
| 步骤 | 操作描述
前言：上一节介绍的图像识别中一个经典的模型AlexNet，今天介绍的是图像识别领域另一个经典的模型VGG-19。VGG-19是由牛津大学的Oxford Visual Geometry Group实验室发明的。因为不像是AlexNet是由Alex一个人完成的。所以这个模型就按照实验室的名称的缩写命名。VGG-19和AlexNet的整体架构是相似的，只是在AlexNet进行了一些改进，具体的有。&nb
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2024-05-04 19:16:26
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ResNet模型代码解析1 ResNet 图解分析（论文）1.1 论文中的模型图、解释1.1.1 残差结构块1.1.2 残差结构模型——34层1.1.3 残差结构模型——多种类型2 ResNet-34 代码分析2.1 模型代码分析2.1.1 (BasicBlock)ResNet-34基本块2.2.2 (Bottleneck)ResNet-更多层基本块2.2.3 (ResNet)网络总模块2.2.
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2023-10-15 23:42:31
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1.Resnet 主要结构图2.VGG与resnet34比较注意虚线和实线的区别：2.1不需要下采样，直接相加3.1需要下采样，下采样之后再相加3.resnet参数结构4.具有代表性的残差块前面是34-的，后面是50+的5.具体代码实现5.1先定义适合Resnet34的基础卷积块#18，34
class BasicBlock(nn.Module):
#因为第一个卷积和第二个卷积的通道数一
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2024-06-24 04:29:58
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一、ResNetDeep Residual Learning for Image Recognition(深度残差学习在图像识别中的应用)论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385
论文代码： 1、https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 2、https://github.com/tensorflow/m
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2024-02-09 09:46:05
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本文目的不在于让你学会各种大小数据的变化，而在于体会resnet执行的流程，大白话解说，读不懂的见谅！废话少说，直接上最重要的两个图片图：唱跳rap 用于和代码debug对照，接下来直接开始 内参数（瓶颈层，[3,4,6,3]对应唱跳rapx3x4x6x3，我个人理解为每个块内的遍历次数，分类数）从括号里外的顺序开始，先跳转到resnet类 i
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2024-05-21 10:51:09
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