在普通的CNN中随着模型的加深，train的效果不会保持不变或者更好，反而是会下降。应用resnet可以使模型在加深的同时还能保持好的表现。其原理就是跳过一层或多层单元，走捷径直接到下面的单元。 对于本次比赛，我应用cifar_10的resnet模型进行调整得到的预测结果还可以，top3可以达到90以上
6月14日，本文的作者之一孙剑老师因病离世，让人扼腕叹息，他的研究成果极大推动了人工智能技术的发展和应用，孙老师的逝世是人工智能技术领域的一大损失。哀悼！ 论文：https://arxiv.org/abs/1512.03385  
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2024-07-29 22:31:50
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摘要本文主要是用了残差学习，这篇论文也就使用了残差结构超分网络使得效果大大超越SOTA移除传统残差网络中不必要的模块 。多尺度的超分(MDSR)和训练方法。也是NTIRE2017超分挑战的冠军 1、Introduction：（1）网络结构微小的改动对重构效果影响很大。（对resblock的BN改进） 相同的网络在不同的初始化和训练技巧下会有不同的结果。网络结构的设计和优化方法是重要的。
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2024-05-19 06:26:18
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LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 是属于图像分类的CNN。网络深度和宽度（卷积核数据）增加，可以提高模型性能。LeNet网络结构 1998年 Yann LeCun Proceedings of the IEEE输入图片为32*32*1，卷积核大小为5*5，下采样步长为2，卷积时对原
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2024-04-17 17:31:01
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1. 时序预测模型1.1 分类统计学模型，较为经典的AR系列，包括AR、MA、ARMA以及ARIMA等，另外Facebook（Meta）推出的Prophet模型，其实本质上也是一种统计学模型，只不过是传统的趋势、周期性成分的基础上，进一步细化考虑了节假日、时序拐点等因素的影响，以期带来更为精准的时序规律刻画；机器学习模型，在有监督机器学习中，回归问题主要解决的是基于一系列Feature来预测某一L
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2024-06-04 23:31:42
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具体阐述一下ResNet网络的细节，你知道的ResNet网络的相关变种有哪些？1. ResNet解决了什么问题？首先在了解ResNet之前，我们需要知道目前CNN训练存在两大问题：梯度消失与梯度爆炸：因为很深的网络，选择了不合适的激活函数，在很深的网络中进行梯度反传，梯度在链式法则中就会变成0或者无穷大，导致系统不能收敛。然而梯度弥散/爆炸在很大程度上被合适的激活函数(ReLU)、流弊的网络初始化
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2024-03-19 20:46:14
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目录1.生成txt文件2.修改train.prototxt2.1修改prototxt的开头，2.2修改prototxt的结尾3.编写solver.prototxt4.训练5.测试，6.针对Resnet50的注意事项附录：完整的depoly.prototxt1.生成txt文件分类网络可以不用制作lmdb数据，直接用txt文件作为输入源，一般习惯创建一个images文件夹，然后里面每一类单独一个文件夹
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2024-06-26 14:08:23
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零、导包准备import torch
from torchvision import datasets, models, transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import time
import numpy as np
import
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2024-05-01 14:32:52
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引言时间序列建模的主要目标之一就是对时间序列未来取值的预测. 而另一个最重要的目标即是对预测精确性的评估.可以说之前的所有知识都是为预测与评估作准备的.所谓预测就是利用已观测样本数据,对未来某时刻的取值进行估计. 对时间序列预测,基于这样一个假设: 已观测信息包含时间序列模型的所有信息,其中一部分是可读的,基于可读信息,可以构建时间序列模型,此模型在一定的精度要求下, 可以作为真实模型的近似.最佳
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2024-03-01 15:28:57
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ResNet变体作为目标检测、语义分割的骨干网络。modularSplit注意块，该注意块可以跨功能图组进行注意，通过叠加这些分割的注意块ResNet样式，得到了一个新的ResNet变体，称之为ResNeSt，保留了整个ResNet结构，可以直接用于下游任务，而不引入额外的计算成本。图像分类已经是计算机视觉研究中的一项基础又常见的工作。用于图像分类的神经网络通常是为其他应用而设计的神经网络的骨干，
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2024-03-21 15:20:02
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目录前言一、任务介绍二、具体实现代码框架导入包及读入数据网络模型定义模型训练三、模型改进 前言本文将尝试应用残差神经网络网络解决图片分类的问题。实践平台为Kaggle。 链接: Kaggle - 树叶分类竞赛一、任务介绍任务是预测叶子图像的类别。 该数据集包含 176 个类别，18353 张训练图像，8800 张测试图像。 每个类别至少有 50 张图像用于训练。 测试集平均分为公共和私人排行榜。
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2024-06-16 11:52:54
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这里写目录标题摘要一、引言二、相关工作三、深度剩余学习3.1 剩余学习3.2 恒等映射快捷连接3.3 网络架构3.4 实现四、实验4.1 ImageNet分类4.2 CIFAR-10 和分析4.3 PASCAL 和 MS COCO的目标检测五、附录5.1 附录A 目标检测baselines5.1.1 PASCAL VOC5.1.2 MS COCO5.2 附录 B 目标检测的改进5.2.1 MS C
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2024-05-03 06:51:05
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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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本文主要介绍了 ResNet 架构，简要阐述了其近期成功的原因，并介绍了一些有趣的 ResNet 变体。在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后，深度残差网络（Residual Network, 下文简写为 ResNet）[2] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能，且在这种情况下仍能展现出优越的性能
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2024-03-26 13:45:49
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目录1.数据集准备2.模型3.训练4.测试1.数据集准备数据集中有四种天气图像，每一类都有10000张图片，将其分好类放在不同的文件夹下。建立image文件夹如下：spilit_data.py：划分给定的数据集为训练集和测试集import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str)
residual/ResNet 众所周知，网络的性能与深度息息相关。如果在一个浅层网络A上叠加几层layer形成网络B，如果这些新添加的layer是Identity mapping（权值矩阵全是单位矩阵？），那么网络B性能至少不会比A差。但是实际实验结果却显示网络越深，性能越差，所以作者猜测solver 对于学习单位映射比较困难。既然学习单位映射比较麻烦，那干脆直接给它加上一个shortcut，
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2024-04-12 08:40:07
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这篇教程我们来实现Kaiming He大神提出的ResNet网络，并在CIFAR-10数据及上进行测试，我的测试结果完全复现了论文中的精度。本文中的参数设置、数据增强等内容均遵循原文。网络搭建ResNet原文： Deep Residual Learning for Image Recognition这篇文章中提出了像下面这样的经典残差结构，关于这种结构的解读可搜索其他文章，在此不多赘述。 后续Ka
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2024-07-02 21:40:30
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@目录一、项目简介二、水果分类结果预测三、环境安装1.环境要求2.环境安装示例四、重要代码介绍1.数据预处理2.分类模型构建3.模型训练五、训练自己的数据1.项目目录如下2.分类模型训练六、完整代码地址一、项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度残差网络（ResNet）的水果图像分类识别系统。项目只是用水果分类作为抛砖引玉，其中包含了使用ResNet进行图像分类的相关代码。主要功
其实很早之前我就写过，不过当是没有详细的介绍，今天就来详细的介绍一下，代码见github resnet因其残差结构而出名，那么它的残差结构是什么那？就是下面的 左边是深度小于50的网络结构残差结构，右边是深度大于等于50的残差块结构，我们在这里称其为小残差块，因为还有大的残差块，大的残差块有很多小的残差块组成，resnet就是由很多个大的残差块组成． 另外对于除了第一个之外的每个大的残差块的第一个
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2024-05-09 12:08:29
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# PyTorch ResNet分类
在深度学习领域中，ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度神经网络架构之一。它由微软亚洲研究院的研究人员于2015年提出，并在ImageNet图像分类竞赛中取得了惊人的成绩。
本文将介绍如何使用PyTorch库来实现ResNet进行图像分类任务。我们将使用PyTorch官方提供的预训练的ResNet模型，以及一个包含标准的Ima
原创
2024-03-08 06:36:56
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