Basic BlockRes BlockResNet18
原创
2021-01-25 17:34:32
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1、项目经理需要身处不同国家的两位副总裁提供意见。应该使用哪种沟通方法？A.推式沟通B.拉式沟通C.选择式沟通D.交互式沟通 答案：D。题目中强调与副总裁沟通，需要实现信息交换。互动沟通。在两方或多方之间进行的实时多向信息交换。它使用诸如会议、电话、即时信息、社交媒体和视频会议等沟通工件。 2、相关方感觉他们收到的信息十分复杂，难以理解，因此，不能正确做出决定。若要决绝这个问题
目录 Res Block ResNet18 Out of memory # Resnet.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow import keras from
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2020-12-11 23:38:00
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目录 Res Block ResNet18 Out of memory # Resnet.py #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow import keras from
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2020-12-11 23:39:00
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目录Res BlockResNet18Out of memory# Resnet.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, Sequential
class Ba
原创
2021-04-15 18:52:50
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ResNet学习笔记一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出1.2.ResNet的特性二、ResNet的数学原理2.1.残差学习2.2.残差模块的构建2.3.学习策略三、ResNet的网络结构四、ResNet的pytorch实现与应用五、评价ResNet5.1.进步性5.2.局限性 一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出残差网络(ResNet) 是由来自Microsoft Re
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2024-02-08 13:27:36
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1、研究背景 AlexNet成功的两个因素，第一个是数据集，第二个是强大的计算资源。 AlexNet的研究意义一，在AlexNet被提出之前，图像分类任务是基于特征工程，而2012之后，基于神经网络，实现一个端到端的任务的实现，即输入图像直接可以得到分类。 二 通过举一个鸢尾花的例子来说
FRN（Feature Pyramid Networks）Feature Pyramid（特征金字塔）,可以用于检测不同尺度的目标，将图片缩放到不同尺寸大小，并分别提取其特征并进行检测。FPN结构使用少量成本，利用CNN卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构来构建特征金字塔，结合一种带有侧向连接的自顶向下的结构，实现了多尺度特征融合。核心思路：1、高层网络（深层网络）：语义信息丰富、表征能力强，但特征
介绍
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ResNet(Residual Neural Network)由微软亚洲研究院的Kaiming He等4名华人提出，通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络，在ILLSVRC 2015比赛中获得了冠军，取得了3.57%的top-5错
原创
2022-04-19 10:50:57
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解读Abstract—摘要翻译更深的神经网络往往更难以训练，我们在此提出一个残差学习的框架，以减轻网络的训练负担，这是个比以往的网络要深的多的网络。我们明确地将层作为输入学习残差函数，而不是学习未知的函数。我们提供了非常全面的实验数据来证明，残差网络更容易被优化，并且可以在深度增加的情况下让精度也增加。在ImageNet的数据集上我们评测了一个深度152层（是VGG的8倍）的残差网络，但依旧拥有比
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2024-09-14 16:35:43
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本文详细介绍了PyTorch构建神经网络的三种方法及核心组件。首先解析了PyTorch四大核心组件（模型、层、损失函数、优化器）的协作流程，然后对比了nn.Module和nn.functional的使用场景。重点讲解了三种模型构建方法：快速上手的nn.Sequential、灵活定制的nn.Module继承，以及结合容器工具（ModuleList/ModuleDict）的平衡方案。最后通过自定义残差块实现ResNet18，展示了复杂模型的构建思路。文章还总结了PyTorch建模的核心原则，包括工具选型、构建方
1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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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
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2024-05-27 19:06:01
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1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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他解决了层数越多越难训练的问题。（如果一个复杂的模型训练效果不是很好的话，可以将其变成一个简单的模型，使模型不会过度复杂化） 他提出好的网络不是通过将网络堆积在一起而成的，当网络很深的时候梯度会爆炸，解决办法是初始化权重的时候不要太大也不要太小，或者在中间添加一些BN层。 
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2024-05-09 11:41:19
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基线：我要是用上最新的训练流程，性能还能涨一波。在计算机视觉领域，何恺明等人 2015 年提出的 ResNet（deep residual network，深度残差网络）一直被视为经典架构，它解决了深度 CNN 模型难训练的问题，是 CNN 图像史上的一个里程碑之作。自提出以来，ResNet 系列模型一直被用作研究中的默认架构，或者新模型提出时用来对比的基线。然而，在过去的几年里，神经网络训练方面
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2024-04-09 15:24:55
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文章结构在GitHub上找到一个不错的代码：https://github.com/DrSleep/tensorflow-deeplab-resnet 本文主要介绍该程序的两个主要文件：前言： 一、网络结构： 二、train.py： 三、image_reader.py程序中使用resnet101作为基本模型：前言：代码的model.py，network.py是建立深度学习网络的部分，这部分代码风格与
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2024-06-16 11:53:25
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Contents1 Introduction2 Related Work3 Proposed Methods3.1 Network Architecture3.2 Relativistic Discriminator3.3 Perceptual Loss3.4 Network Interpolation4 Experiments4.1 Training Details4.2 Qualitativ
深度残差网络ResNet是2015年ILSVRC的冠军，深度达152层，是VGG的8倍，top-5错误率为3.6%。ResNet的出现使上百甚至上千层的神经网络的训练成为可能，且训练的效果也很好，利用ResNet强大的表征能力，使得图像分类、计算机视觉（如物体检测和面部识别）的性能都得到了极大的提升。一、残差学习根据无限逼近定理(Universal Approximation Theo
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2024-08-21 10:55:41
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