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
0. 摘要 众所周知，神经网络的效果和神经网络的层数有很大的关系，通常越深的网络效果越好，训练难度也就越大。但是随着深度进一步增加，网络的训练代价大幅上升，但效果却没有提升，甚至有所下降，为了解决这个问题，论文提出了深度残差模块并在此基础上形成了深度残差学习框架ResNet，网络层数更深，优化更加简单，并且能够得到和深度对应的更好的训练结果。1. 简介 深度卷积神经网络不断发展，带来了图片分类
torch环境是1.8.1import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
class ResidualBlock(nn.Module): # 定义ResidualBlock类 （11）
"""实现子modual：residualblock"""
def __init__(self,
转载
2024-06-10 07:21:14
39阅读
# 引言 深度残差网络的提出是深度学习领域的里程碑事件，它使得网络可以做大做深，现在主流的网络中都有残差结构 # 问题 - ##深度网络的退化 深度网络有一个普遍的问题：随着网络层数的增加，准确率是先增后减的，准确率增加是很好理解的，毕竟网络变深之后，模型的学习能力也随之变强，结果也相应地变好，但是结果变差是反直觉的，这种现象被称为网络退化，有人给出解释：模型的参数规模超过数据规模，模型可能发生了
转载
2024-09-02 12:44:13
244阅读
作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunImageNet Top5错误率： 3.57%主要思想：Residual，残差，名字就体现了，不学绝对值，而学差值。不去学绝对的完全重构映射，只学映射后相对于原来的偏差，即和identity的差值，绝对变相对，容易多了。前向，容易学习，后向，有了梯度高速通道，更好训练，能避免梯度消失。基本结构网
转载
2024-03-15 11:05:59
60阅读
一、对网络的理解1、网络加深之后，性能不升反降，作者在论文中对比了两种网络一种是plain net 一种即是本文提出的和plain net配置层数（34层） 参数一样的ResNet，作者猜想plain net 训练错误率更高的原因可能是因为这种深网络具有指数级低的收敛速度，且作者排除了是前向和后向传播时梯度消失或爆炸的原因，因为网络中加入了BN层；所以深网络难以训练，学起来很困难，现有的训练方法难
转载
2024-05-08 23:19:55
56阅读
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
转载
2024-09-29 08:10:02
60阅读
论文题目：Deep Residual Learning for Image Recognition论文题目：Identity Mappings in Deep Residual Networks\ResNet v1： DBL结构ResNet v2： post-activation or pre-activation BLD的结构， 先使用BN进行预激活。 深度学习最显著
转载
2024-03-14 17:43:53
245阅读
ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。下图是ResNet34层模型的结构简图。在ResNet网络中有如下几个亮点：(1) 提出residual结构（残差结构），并搭建超深的网络结构(突破1000层)(2) 使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout
转载
2024-04-22 20:34:43
112阅读
导读目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用，最近几年目标检测受到了越来越多的关注。本文概述了基于深度学习的目标检测器的最新发展。同时，还提供了目标检测任务的基准数据集和评估指标的简要概述，以及在识别任务中使用的一些高性能基础架构，其还涵盖了当前在边缘设备上使用的轻量级模型。在文章的最后，我们通过以图表的形式直观地在多个经典指标上比较了这些架构的性能。背景Structure
首先一张图片里物体可能有不同的大小，例如沙发和杯子就是不同大小的，第二，必要的上下文信息可能所占的面积要大于物体本身。例如，我们需要根据大桌子的信息来更好的确定桌上的是个杯子或是笔筒。第三点，对细精度分类和语义分割，理解局部，观察不同尺度下的信息是有必要的。 Alexnet按顺序堆叠卷积并得到比传统方法取得显著的效果。然而，由于网络深度和卷积核大小的限制，alexnet只有很小的感受野。
转载
2024-07-31 18:58:03
65阅读
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，
转载
2024-10-24 08:44:00
30阅读
https://github.com/chaipangpang/ResNet_cifar先贴代码：先贴代码： # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Aug 17 16:24:55 2017
Project: Residual Neural Network
E-mail: Eric2014_Lv@sjtu.edu.cn
Reference:
转载
2024-05-09 11:34:29
119阅读
一、前言论文地址：http://arxiv.org/abs/1602.072612014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比
1、VIBE思想：为每个像素点存储了一个样本集，样本集中采样值就是该像素点过去的像素值和其邻居点的像素值，然后将每一个新的像素值和样本集进行比较来判断是否属于背景点。2、VIBE模型初始化通用的检测算法的初始化，需要一定长度的视频序列来完成，需要耗费数秒时间；VIBE只需要一帧图像即可。ViBe初始化就是填充像素的样本集的过程但是由于在一帧图像中不可能包含像素点的时空分布信息，我们利用了相近像素点
转载
2024-07-03 21:21:40
43阅读
ado.net EF作为微软的一个ORM框架，通过实体、关系型数据库表之间的映射，使开发人员可以通过操作表实体而间接的操作数据库，大大的提高了开发效率。这样一来，.net平台下，我们与底层数据库的交互就有两种选择了（这句话说得不是很准确，微软.net 框架下还是有其他的ORM框架的,，如Nhibernate）：ado.net EF、ado.net 。你可能以为我上面的内容写错了，ado.net E
转载
2024-07-22 23:38:07
9阅读
RestNet-50是keras已经训
原创
2023-01-04 18:03:46
215阅读
## 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
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
