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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https://github.com/chaipangpang/ResNet_cifar先贴代码：先贴代码： # -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Thu Aug 17 16:24:55 2017
Project: Residual Neural Network
E-mail: Eric2014_Lv@sjtu.edu.cn
Reference:
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2024-05-09 11:34:29
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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
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
ResNet相关文献：Deep Residual Learning for Image RecognitionKaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Microsoft ResearchCVPR 2016其他参考文献：Identity Mappings in Deep Residual Networks http://arxiv.org/abs/1603.050
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2024-08-07 13:04:18
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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
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
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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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
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2024-07-03 21:21:40
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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
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
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2024-07-22 23:38:07
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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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RestNet-50是keras已经训
原创
2023-01-04 18:03:46
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## 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
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
本文结构：
我的阅读笔记
1.ResNet之Building block
2.ResNet之CIFAR-10实验结构
其他资料
1.ResNet作者何凯明博士在ICML2016上的tutorial演讲
2.Bottleneck
3.diss ResNet的论文
1 ResNet介绍1.1 ResNet概述RestNet是2015年由微软团队提出的，在当时获得分类任务，目标检测，图像分割第一名。该论文的四位作者何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑如今在人工智能领域里都是响当当的名字，当时他们都是微软亚研的一员。实验结果显示，残差网络更容易优化，并且加深网络层数有助于提高正确率。在ImageNet上使用152层的残差网络（VGG net的8倍深度，但残差网络复杂度更
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2024-03-28 07:13:06
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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 |
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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