## 深入理解ResNet50架构
### 引言
随着深度学习的不断进步，卷积神经网络（CNN）逐渐成为计算机视觉领域中的主流方法。其中，ResNet（Residual Network，残差网络）以其独特的残差学习机制，引领了许多计算机视觉任务的发展。ResNet50是ResNet家族中一个非常流行的变种，因其平衡了深度和速度，而被广泛应用于各类图像分类、检测等任务。本文将深入解析ResNet
1.摘要近年来， 农作物病害已经成为影响其产量的最主要因素之一， 专家对于病害的识别虽然较为准确， 但是并非随时随地都可以得到专家的指导， 并且人工指导还具有识别速度慢、 实时性差的缺陷。因此，植物叶片病害的检测与识别对植物的保护与研究有着重大意义。传统的植物叶片病害识别方法通常利用叶片病斑图像的颜色、形状、纹理等特征进行识别分类。深度学习作为现在图像处理领域的研究热点，可以很好地运用在植物叶片病
论文名称：《 MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 》 论文下载：https://arxiv.org/abs/1704.04861论文代码：https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1、算法概述：深度学习在图像分类，
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2024-10-24 08:44:00
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# 理解 ResNet50 架构
ResNet50是一个深度残差网络（Residual Network），它在计算机视觉领域中广泛应用于图像分类、目标检测等任务。对于刚入行的小白来说，理解ResNet50的架构是学习深度学习的一个重要步骤。本文将通过一个流程表和详细的代码示例来帮助你理解ResNet50的架构。
## 流程步骤
下面是实现ResNet50架构的基本流程步骤：
| 步骤 |
只需一次前向传播，这个图神经网络，或者说元模型，便可预测一个图像分类模型的所有参数。有了它，无需再苦苦等待梯度下降收敛！来自圭尔夫大学的论文一作 Boris Knyazev 介绍道，该元模型可以预测 ResNet-50 的所有2400万个参数，并且这个 ResNet-50 将在 CIFAR-10 上达到 将近60%的准确率，无需任何训练。特别是，该模型适用于几乎任何神经网络。基于这个结果，作者向我
要想了解BERT，首先需要掌握他的基本结构Transformer.因为BERT的Encoder就是Transformer 自然语言处理中，有三种特征处理器（就是特征抽取器）：卷积神经网络、递归神经网络和后起之秀 Transformer。 这一篇《带你全面认识自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）》用诙谐幽默而通俗易懂的语言介绍了上面三种特征处理器。 我们首先对整个BERT的信息流的传递
近日，CMU 的研究人员在 arXiv 上放出了一份技术报告，介绍他们如何通过蒸馏（distillation）训练一个强大的小模型。所提出方法使用相同模型结构和输入图片大小的前提下，在 ImageNet 上的性能远超之前 state-of-the-art 的 FixRes 2.5% 以上，甚至超过了魔改结构的 ResNeSt 的结果。这也是第一个能在不改变 ResNet-50 网络结
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2024-03-31 22:22:43
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先记录下今天听到大神的言论：现在我们做的计算机视觉任务，可以分为3类， 一类是降维，比如将原始输入图像降维成类别概率向量（num_classes*1），这是分类任务，第二类是输出与输入图像具有相同的分辨率（如图像去噪，风格迁移），比如使用深度学习对图像进行去噪，第三类是输出图像的分辨率将会比输入图像高，比如super resolution超分辨率，通常情况下，
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2024-10-11 14:32:21
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应用于VR/AR的主流光学手势识别技术解析
摘要：Oculus先后收购了Nimble VR、Surreal Vision、Pebbles Interfaces。手势与VR控制、AR互动整合的重要性不言而喻。作者王元介绍了目前主流的光学手势识别方案，包括二维手型识别、二维手势识别、三维手势识别。
Oculus于今年五月刚收购了Surreal Vision，一家专门从事虚拟世界与现实环境实
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2024-03-12 14:35:27
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随着训练数据越来越大，我们需要一种高效的训练方法，而今年提出了很多大批量、大学习率的大规模分布式训练方法。例如 2018 年 8 月，fast.ai 学员在 18 分钟内成功完成训练 ImageNet的任务，准确率达到 93%(128 块 V100 GPU)；腾讯在 ImageNet 数据集上以 64K 的批量大小用 4 分钟训练好 AlexNet、6.6 分钟训练好 ResNet-50(
ResNet结构它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思，看下图我们就能大致理解：图1 Shortcut Connection图2 两种ResNet设计图3 两种Shortcut Connection方式y=F(x)+W·x 其中W是卷积操作，用来调整x的channel维度的；3.ResNet50和R
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2023-07-31 20:02:40
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AI达人特训营2022/6/14 雾切凉宫一、项目简介 现在自动驾驶场景中，天气和时间（黎明、早上、下午、黄昏、夜晚）会对传感器的精度造成影响，比如雨天和夜晚会对视觉传感器的精度造成很大的影响。此项目旨在对拍摄的照片天气和时间进行分类，从而在不同的天气和时间使用不同的自动驾驶策略。 *以上为在未标注数据集中的检测结果二、数据集来源及分析 使用公共数据集天气以及时间分类 - 飞桨AI Studio
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2024-06-25 15:25:06
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在 DETR 出现之后，端到端的目标检测得到了迅速的发展。DETR 使用一组稀疏查询来替换大多数传统检测器中的密集候选框。相比之下，稀疏查询不能保证作为密集先验的高召回率。但是，在当前框架中，使查询变得密集并非易事。它不仅计算成本高，而且优化困难。由于稀疏查询和密集查询都不完美，那么端到端目标检测中的预期查询是什么？本文表明预期的查询应该是密集的不同查询（DDQ）。具体来说，将密集先验引入框架以生
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2024-07-05 20:54:48
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欢迎关注公众号：计算机视觉之路
转自：轻量（高效）目标检测网络结构设计 更多文章阅读： 1，Mask rcnn与PointRend 2，一文读懂RPN和ROI Align 3，CNN中的感受野 4，目标检测中的anchor分析 5，7天搞定机器学习基础知识 6，2019自动驾驶资料大放送 目标检测网络可以分成如图的5个部分 in
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2023-11-01 18:08:43
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关于KerasKeras是当前构建神经网络最为容易的框架，就是因为相比于Theano和TensorFlow，你会发现使用Keras，你所需要自行编写的代码是最少的。Keras是一个模型级的库，通常上来就 import kears 为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块； 它依赖于一个专门的、高度优化的张量（tensor）库来完成这些运算，这个张量库就是Keras的后端引擎（backend eng
AMiner论文推荐 论文标题：UCTransNet: Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with Transformer 论文链接：https://www.aminer.cn/pub/613accd65244ab9dcb4169bf?f=cs 最近的很多医疗语义分割方法都采用了带有编解
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2024-09-29 08:10:02
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RestNet-50是keras已经训
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2023-01-04 18:03:46
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本项目基于Faster R-CNN模型，通过RPN网络（Region Proposal Network）获取图片中的候选区域，并利用RestNet50模型提取特
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2024-04-05 15:39:28
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背景介绍问题提出：学些更好的网络是否等同于堆叠更多的层呢？答案是否定的， 等同于堆叠更多的层呢？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸。 当更深的网络能够开始收敛时，暴露了一个退化问题：随着网络 深度的增加，准确率达到饱和（这可能并不奇怪），然后迅速下降。 意外的是，这种下降不是由过拟合引起的，并且在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。 层数过深的平原网络具有更高的训练误差 较高分辨
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2024-04-05 10:23:12
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FPN与Retina Net个人理解Retina Net前的目标检测网络存在的问题及原因：one-stage 算法如YOLO系列速度快但精度不够高原因：训练过程中类别分布不平衡,容易受到大量简单样本的支配two-stage算法如Faster RCNN精度高但是速度不够快原因: 两次的预测降低了速度FPN网络的发展演变CNN：直接使用最后一层特征图上述方法会丢失一些细节特征，因为不同层会提供不同的图
