a1、研究动机论文的 motivation 非常简单，就是认为CNN感受野有限，因此无法对长距离像素相关性进行建模。因此，想使用 Transformer 的思路来进行图像修复。2、主要方法论文整体框架如下图所示，还是类似UNet的结构，按着1/2，1/4, 1/8 下采样，在中间添加skip connection。如图中画红圈的部分展示，每个 Transformer block 由两个部分串联组成
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2024-05-05 19:33:45
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文章目录一、 ResNet1.0 摘要，论文导读1.1 导论1.1.1 为什么提出残差结构？1.1.2 实验验证1.2 相关工作1.3 实验部分1.3.1 不同配置的ResNet结构1.3.2 残差结构效果对比1.3.3 残差结构中，输入输出维度不一致如何处理1.3.4 深层ResNet引入瓶颈结构Bottleneck1.4 代码实现1.5 结论二、Attention is All You Ne
HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction
论文：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码（已开源）：https://github.com/HRNet/HRFormer本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT)，它可以通过学习高分辨率表征来完成密集的预测任务，而原来的Vis
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2024-05-27 19:38:18
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When Vision Transformers Outperform ResNets without Pretraining or Strong Data Augmentations论文：https://arxiv.org/abs/2106.01548本文证明了在没有大规模预训练或强数据增广的情况下，在ImageNet上从头开始训练时，所得ViT的性能优于类似大小和吞吐量的ResNet！而且还拥
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2024-03-24 12:46:48
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一、残差神经网络——ResNet的综述深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好，但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallower network）又无法明显提
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2024-06-20 17:21:26
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(ResNet)Deep Residual Learning for Image Recognition摘要：更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地把学习每一层变为学习关于每一层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据说明这些残差网络很容易优化，并可以显著增加深度来提高准确性。在ImageNet数据集上我们
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2024-08-18 23:37:49
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# 如果步长不为1, 用1*1的卷积实现下采样
if stride != 1:
self.downsample = torch.nn.Sequential(
# 下采样
torch.nn.Conv2d(in_channels=inplanes, out_channels=planes, kernel_size=(1
一 VIT模型1 代码和模型基础以timm包为代码基础，VIT模型以vit_base_patch16_224作为模型基础2 模型结构2.1 输入的图像，第一步patch_embeding，这里一个patch的对应的像素大小是，也就是对输入图像作conv2d，对应的kernel_size=16，stride=16，以及升维为768，最终得到输出feature为，然后转化为，这里196个patchs其
现在经常使用的网络之一问题：随着神经网络的不断加深，一定会带来好处吗？不一定。蓝色五角星表示最优值标有Fi的闭合区域表示函数，闭合区域的面积代表函数的复杂程度，在这个区域中能够找到一个最优的模型（可以用区域中的一个点来表示，该点到最优值的距离可以用来衡量模型的好坏）从上图中可以看出，随着函数的复杂度的不断增加，虽然函数的区域面积增大了，但是在该区域中所能找到的最优模型（该区域内的某一点）离最优值的
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2024-08-25 23:30:57
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深度学习与图神经网络学习分享：CNN 经典网络之-ResNetresnet 又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，老生常谈，不多说resnet 解决了这个问题，并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢？残差学习结构如图在普通的卷积过程中加入了一个x的恒等映射（identity mapping）专家把这称作 skip co
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2024-04-08 21:48:49
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一 残差网络的出现 残差网络(ResNet)网络出现于2015年，在2015年ImageNet的分类任务上取得了第一名的好成绩，它的出现相对于较早的ALexNet，VGGNet，GoogleNet等特征提取网络来说具有着历史性的突破。在ResNet网络之前，为了提高卷积网络的特征提取能力，研究者纷纷通过不断增加网络的深度，然而，随着网络深度的不断加深，人们开始发现网络的深
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2024-04-15 14:57:08
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1.效果演示2.数据集的采集健康叶片中度虫害重度虫害3.分类网络的构建（1）vgg模型AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深度。 故而vgg模型是加深了网络深度的AlexNet模型那么什么是AlexNet模型 网络总共的层数为8层，5层卷积，3层全连接层。（2）resn
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2024-05-31 23:47:09
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论文论文题目：HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction收录于：NeurIPS 2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.09408项目地址：https://github.com/HRNet/HRFormer导言在本文中，作者提出了一种高分辨率 Transformer（High-Resoluti
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2024-05-14 22:28:43
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1.多头注意力多头注意力，我们可以看到源码中是进行了切割，从return的shape可以看出来。2.transformer编码部分可以看到它的输入就是经过emb和位置编码求和之后的输入。下面是正式使用到的编码函数：上面的编码函数中，主要调用还是多头注意力这个函数：调用的语句：//注意，这里每次调用的时候第二个参数，也就是memory都是None，也就是query=momery。 可以看到
（RFN-Nest: 用于红外和可见光图像的端到端残差融合网络）RFN提出了一种新颖的细节保留损失函数和特征增强损失函数来训练RFN。介绍现有的融合方法可以分为两类: 传统算法和基于深度学习的方法。在传统的算法范畴中，多尺度变换方法被广泛应用于从源图像中提取多尺度特征。通过适当的融合策略将特征通道组合在一起。最后，通过反多尺度变换重建融合图像。显然，这些算法的融合性能高度依赖于所使用的特征提取方法
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2024-04-23 08:27:13
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ICCV最佳论文：Swin Transformer Swin，其实就是Shifted Win dows的意思，即使用一个滑动窗口的ViT工作。 相对来说，ViT只是证明了Transformer在图片分类领域的效果非常好，但是Swin Transformer，则将这个东西推广到了CV的方方面面，告诉大家，不管什么任务，都用Transformer就好了，而确实这个模型在
文章目录前言1. AlexNet2. VGG3. GoogLeNet V14. GoogLeNet V25. GoogLeNet V36. ResNet7. GoogLeNet V48. DenseNet9. MobileNet10. ResNeXt11. Xception12. ShuffleNet13. 总结 前言本文是一篇大杂烩，按照发布时间总结了CNN的一些常见网络。1. AlexNet
论文名叫《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》一张图片等价于 16x16 的单词，顾名思义，ViT就是把图片分割成 16x16 的patch，然后将这些 patch 看作 transformer 的输入。下面就一起来学习一下论文吧。目录Abstract1 Introducti
ViT的性能也可以优于类似大小和吞吐量的ResNet！
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2021-06-22 16:32:06
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CVPR18（Oral）
lightningsoon/Residual-Dense-Net-for-Super-Resolutiongithub.com
Residual Dense Network for Image Super-Resolution Residual Dense Network for Image Super-Resolutionarxiv.org 摘
