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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在深度学习的应用中，ResNet（Residual Network）因其优越的性能和较深的网络结构而受到广泛关注。尤其是在图像分类等任务中，ResNet出色的表现吸引了众多研究人员和开发者。在这一背景下，调整ResNet的输出层使其适应不同类别的任务就显得尤为重要。
> **用户原始反馈**
> "我们在使用ResNet模型进行图像分类时，输出层的配置让我感到困惑，能否提供一些详细指导来帮助
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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作者 | Happy 【导读】又一篇Transformer来了！本文在ViT方面进行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 本文是依图科技在ViT方面的一次突破性的探索。与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tok
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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前言之前学习利用Keras简单地堆叠卷积网络去构建分类模型的方法，但是对于很深的网络结构很难保证梯度在各层能够正常传播，经常发生梯度消失、梯度爆炸或者其它奇奇怪怪的问题。为了解决这类问题，大佬们想了各种办法，比如最原始的L1,L2正则化、权重衰减等，但是在深度学习的各种技巧中，批归一化(Batch Normalization,BN)和残差网(Residual Network,ResNet)还是比较
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2024-08-06 19:14:24
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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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在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，全连接层的每一个节点都与上一层每个节点连接，是把前一层的输出特征都综合起来，所以该层的权值参数是最多的。例如在VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点，则该传输需要4096*25088个权值，需要耗很大的内存。又如下图：最后的两列
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2024-06-07 13:02:20
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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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介绍Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。
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。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，test datas
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2024-03-06 00:51:00
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lecture 9：Residual Network （ResNet）目录 lecture 9：Residual Network （ResNet）目录1、残差网络基础1.1 VGG19、ResNet34结构图1.2 ResNet残差块1.3 梯度弥散和网络退化1.4 残差块变体1.5 ResNet模型变体1.6 Residual Network补充1.7 1*1卷积核2、ResNet（何凯明PPT
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2024-06-09 07:19:25
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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
ResNet50模型keras.applications.resnet50.ResNet50(include_top=True, weights='imagenet',
input_tensor=None, input_shape=None,
pooling=None,
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2024-04-25 12:44:50
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Introduction目标检测网络的backbone一般是分类网络，用网络的最后一层feature map的特征进行对目标的分类和定位。分类网络的高层feature map包含的是高层语义信息，具有平移不变性。平移不变性有助于分类任务，但是会影响目标定位，目标定位需要位置敏感的特征信息。平移不变性和平移变性这个两个矛盾的需求限制了目标检测网络的精度。作者实现了一个基于区域的全卷积网络R-FCN，
文章目录1. CIFAR10数据集2. Resnet183. 迁移学习4. 代码实现4.1 导入程序所需的包4.2 使用GPU进行训练4.3 图像预处理4.4 创建数据集4.5 下载预训练模型4.6 修改网络模型的最后一层输出为104.7 定义损失函数和优化器4.8 使用Tensorboard可视化工具4.9 训练模型4.10 查看训练结果5. 测试模型5.1 加载模型5.2 在测试集上测试模型
2015年由He KaiMing 大神 提出的ResNet现在是一种经典模型。在这之前，虽然VGG的深度已经高达19层了，但是152层的ResNet真的让我们目瞪口呆。ResNet这篇文章则是CVPR2016的best paper。 首先，我们要问一个问题：Is learning better networks as easy as stacking more layers?很显然不是，原因有二。
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2024-05-21 16:45:23
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Pytorch学习笔记:ResNet1.残差块2.残差网络结构2.1 虚线与实线连接2.2 Batch Normalization3.网络搭建3.1 18,34层网络的残差块3.2 50,101,152层网络的残差块3.3 ResNet的搭建3.3.1 conv_1的搭建3.3.2 _make_layer构建conv_2-conv_54.训练文件 主要参考b站up霹雳吧啦Wz视频，感谢up主做的
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2024-03-28 21:46:06
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文章目录u2-net的引入1.什么是SOD任务2.网络结构1.主要思想2.重要模块1.RSU-75.RSU-4F3.显著图融合模块3.u2net和轻量型的u2net它们的一个详细配置4.损失函数5.评价指标6.DUTS数据集（显著性目标检测） u2-net的引入 针对的任务是SOD任务（显著性目标检测）1.什么是SOD任务特点：只有前景和背景2.网络结构1.主要思想主要思想：大的unet中又嵌套
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2024-05-17 15:03:24
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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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1. 在使用resnet50的全链接层之前的特征作为分类特征的时候，最好在gap后进行一下batchnorm,单单是使用这样一个bn层，就能将性能提升很多个点。2. 同样的使用resnet50的全链接层前面的特征作为分类特征，直接就将这个2048维的向量送入分类层就完事了，不要再增加embedding 层了，加了之后性能很不好，原因可能是这个embeding 层相当于是又增加了一个随机出来的线性层
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2024-04-06 16:53:27
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