我是 Momenta 的高级研发工程师胡杰，很高兴可以和大家分享我们的 SENet。借助我们提出的 SENet，我们团队（WMW）以极大的优势获得了最后一届 ImageNet 2017 竞赛 Image Classification 任务的冠军，并被邀请在 CVPR 2017 的 workshop（Beyond ImageNet）中给出算法介绍。下面我将介绍我们提出的 SENet，论文和代码会在近
残差网络结构及理解输入为 x ，需要拟合的结果(输出)为 H(x) 。 那么我们把输出差分为 x+y ，也就是 H(x)=x+y，再令 y=F(x) ,意思是 y 也是由 x 拟合而来，那么最后的输出就变为 H(x)=x+F(x)，x 本来就是输入，所以我们就只需要拟合 F(x) 就好了。其实也很明显，通过求偏导我们就能看到： ∂XL∂Xl=∂Xl+F(Xl,Wl,bl)∂Xl=1+∂F(XL,
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2024-04-01 11:34:51
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前言本篇是对ResNet学习的总结，希望对你有帮助。一、ResNet背景介绍ResNet在2015年被提出，该文章称为Deep Residual Learning for Image Recognition 并且该网络在ImageNet比赛分类任务上获得第一名，这个文章一出可以说影响十分巨大，以至于ResNet网络中提出的残差结构在如今应用越来越广泛。那么我们可以先抛出一个问题，为什么ResNet
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2024-04-23 12:47:48
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1、输入子系统宏观介绍1.1、层次结构(1)输入子系统分为三层，分别是事件处理层、核心层、设备驱动层； (2)鼠标移动、键盘按键按下等输入事件都需要通过设备驱动层→核心层→事件处理层→用户空间，层层上报，直到应用程序; (3)事件处理层和核心层是内核维护人员提供的，我们作为嵌入式开发工程师是不需要修改，只需要理解和学会使用相关接；我们只需要根据核心层提供的接口和硬件特性，去编写设备驱动层；1.2、
【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们特此对ResNet系列重新梳理，并制作了一个ResNet专题，希望能帮助大家对ResNet体系有一个更深的理解。本篇文章我们将主要讲解ResNet、preResNet、ResNext以及它们的代码实现。R
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2024-04-07 14:25:03
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一分钟搞懂ResNet1.输入输出：2.应用：3.优缺点：4.其他 1.输入输出：ResNet的输入和输出通常都是图像或者图像特征，具体输入和输出的尺寸和通道数取决于具体的网络结构和任务。在ResNet中，输入图像首先经过一个卷积层和池化层，然后通过多个残差模块，最后通过全局平均池化和全连接层输出最终的分类结果。2.应用：ResNet在图像分类、目标检测、语义分割等多个领域都有广泛应用。例如，在
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2024-02-17 11:12:16
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一、写在前面从网络结构本身的角度出发，可以从以下四个维度来提升卷积神经网络的性能，分别是：深度（ResNet）、宽度（WideResNet）、基数（ResNeXt）和注意力（SENet）。一般来说，网络越深，所提取到的特征就越抽象；网络越宽，其特征就越丰富；基数越大，越能发挥每个卷积核独特的作用；而注意力则是一种能够强化重要信息抑制非重要信息的方法，也是本文重点阐述的对象。注意力（attentio
本文参考了Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得 stacking是用于模型融合的一个大杀器，其基本思想是将多个模型的结果进行融合来提高预测率。，理论介绍有很多，实际的例子比较少，本文将其实例化，并给出详细的代码来说明具体的stacking过程是如何实现的。stacking理论的话可以用下面的两幅图来形象的展示出来。 结合上面的图先做一个初步的情景假设，假设采用5折交叉验证： 训练
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2024-03-01 12:04:02
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目录（1）se-unet01（在卷积后，下采样前，添加SE模块）（2）se-unet02（在卷积后，上采样前，添加SE模块）（3）se-unet03（在每两个卷积之后，加上SE模块）（4）se-unet04（只在最后的输出卷积后，添加SE模块）数据集：refuge视盘数据集训练轮次：50评价指标：dice coefficient、mean IOUArchitecture dice coeffici
首先看张核心的resnet层次结构图(图1)，它诠释了resnet18-152是如何搭建的，其中resnet18和resnet34结构类似，而resnet50-resnet152结构类似。下面先看resnet18的源码
图1 resnet18 首先是models.resnet18函数的调用def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
"""
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2024-07-02 06:48:00
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一、残差连接想必做深度学习的都知道skip connect，也就是残差连接，那什么是skip connect呢？如下图上面是来自于resnet【1】的skip block的示意图。我们可以使用一个非线性变化函数来描述一个网络的输入输出，即输入为X，输出为F(x)，F通常包括了卷积，激活等操作。当我们强行将一个输入添加到函数的输出的时候，虽然我们仍然可以用G(x)来描述输入输出的关系，但是
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2024-06-24 17:08:40
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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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ResNet背景在resnet提出之前，认为卷积层和池化层堆叠越多，提取到的图片特征信息就越全，学习效果越好。但是随着网络的加深，容易出现梯度消失和梯度爆炸等问题。梯度消失：每一层的梯度小于1，反向传播时网络越深，远离输出层的梯度越趋于0。梯度爆炸：每一层的梯度大于1，反向传播时网络越深，远离输出层的梯度越大。退化问题：随着层数增加，预测效果反而更差。方法batch normalization关于
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2024-09-20 11:02:19
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152层的 Resnet的图片输入尺寸为224*224，那对于大多数情况，图片的分辨率都是大于这个数值，那么该如何把图片的尺寸裁剪到这样一个尺寸，又如何进行数据增强呢？第一，调整尺寸(Rescaling) 先将图片较短的那条边，随机缩放到[256,480]这样一个范围内。注意，此时的图片是等比例缩放的。举个例子，原始图片的尺寸为[1000,800,3]，假设图片短边缩放到256，那么此时图片的尺寸
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2024-03-21 20:03:25
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深度学习之卷积神经网络（14）CIFAR10与ResNet18实战网络结构Basic BlockRes BlockResNet18完整代码CIFAR10ResNetResNet_CIFAR10_train运行结果完整的运行结果 本节我们将实现18层的深度残差网络ResNet18，并在CIFAR10图片数据集上训练与测试。并将与13层的普通神经网络VGG13进行简单的性能比较。 网络结构 标准的
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2024-03-24 12:46:16
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Resnet 不同种类及介绍Background单层前馈神经网络足够完成任何功能， 但该层会非常冗余， 易过拟合所以 需要更深的网络从AlexNet之后，CNN 结构变得越来越深 （AlexNet 5层卷积层 VGG network 19层 GoogleNet 22层）但网络深度并不是简单的堆叠层数，会出现梯度消失的问题，退化问题（梯度是反向传播的，重复叠加会使得梯度无穷小）##介绍ResNet核
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2024-03-14 07:17:29
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一、为什么选择残差网络
在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗（用GPU集群去怼）模型容易过拟合（扩大数据集、Droupout、批量归一化、正则化、初始化参数调整等等方法）梯度消失/梯度爆炸问题的产生（批量归一化） 随着
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2024-05-25 12:52:01
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目录 目录1 构建Retinanet环境2 生成CSV文件3训练4.转化模型5.测试6.评测loss可视化ap，precision-recall数据集什么的看我之前博客，资源里也有标记好的数据集，这里主要写一下我配置使用训练过程。1 构建Retinanet环境1.代码库下载地址https://github.com/fizyr/keras-retinanet，或git命令：git clo
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2024-05-17 11:31:54
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目录resnet50def _make_layer(self, block, planes, blocks_num, stride=1)讲解resnet101 resnet152SE初始版本--采用Linear求SE（和图一样）将FC的操作，用conv逐点卷积的方式替代IBNSE_IBN_Bottleneck resnet50对于resnet50，输入一张(1,3,224,224)的图片，经过s
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2024-04-23 14:26:26
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介绍终于可以说一下Resnet分类网络了，它差不多是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。它的提出始于2015年，作者中间有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming, Ren-Shaoqing, Sun-Jian。绝对是华人学者的骄傲啊。VGG网络试着探寻了一下深度学习网络的深度究竟可以深几许以能持续地提高分类准确率。我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一
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2024-04-23 16:02:28
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