文章目录生成数据集模型选择计算均值和标准差训练代码测试集测试 生成数据集import os
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
from io import BytesIO
import time
def main():
_first_num = random.randint(1
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition在图像识别这一方面ImageNet挑战赛会定期产出优秀的模型从最初的AlexNet到VGG，RESNet，再到最新的DenseNet。每一次诞生出新的网络都会带来一次革新，今天要说的是VGG网络，ResNet和DenseNet会在接下来几篇介绍VGG模型是2014年I
转载
2024-06-24 07:47:22
260阅读
这个论文看下来，有这么几个重点需要去掌握：将整张图片转化为多个patches，作为 transformer的序列输入输入的时候需要加入位置编码，三种位置编码：一维，二维，相对位置编码，这三种效果没有太大区别；transformer可以接受CNN的输出作为输入，作为一种transformer的混合结构，区别于VIT这种无卷积结构可能是由于缺乏inductive biases，数据集上直接训练的VIT
转载
2024-02-12 21:33:18
367阅读
RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。 论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文地址：https://arxi
转载
2024-08-22 10:38:34
26阅读
太早的LeNet和AlexNet就不提了，也相对比较简单。vgg16 vgg19文章《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION》发现了小卷积核搭配更深的网络会有更好的效果。小卷积核堆叠在保持感受野不变的情况下参数更少，网络更深学习能力更强。结构：前面一堆卷积层后面跟三层全连接层。卷积核全为3x3且全有pad
转载
2024-04-03 07:13:41
250阅读
FPN是针对物体检测中多尺度难题提出的一种解决方法，结合高层的语义信息和低层高分辨率的特征信息，在融合后的不同特征层检测尺度不一样的物体，提高了物体检测的准确率，尤其是小物体的检测。Approach三步走：（FPN结合ResNet为例）bottom-up: Resnet的5个stage: C1, C2, C3, C4, C5，每个stage的scale是两倍关系。upsample: 自
转载
2024-08-05 17:56:45
94阅读
目录1. idea1.1 实验思路1.2 灵感来源2. 实验设置3. 实验结果3.1 结果3.2 结果分析3.2.1 一个奇怪的现象3.2.2 分析4. 代码 写在前面：本实验并未获得预期的结果，更多的是当作实验记录。1. idea1.1 实验思路这个实验的思路是这样的：通过随机初始化（正态分布）的未经过训练的ResNet、ViT和SwinTransformer，来对ImangeNet-1k（2
VGG全文翻译移步：2014年提出VGG-Net网络。研究了卷积网络深度对大尺度图像识别精度的影响，更深的网络能提高性能。之前的改进：更小的接受窗口、较小的步幅。ImageNet Challenge 2014定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。1、特性/贡献1、相比AlexNet及13年方法，使用了更小的感受窗口尺寸和更小的第一卷积层步长，将深度推到16-19加权层可以实现对现有技
背景相较于AlxNet，使用更小卷积核（层数加深，参数减少）。来源：VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间。先来看看VGG这篇论文《Very Deep Convolutional Netwo
转载
2024-05-03 15:04:57
205阅读
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
ResNet模型代码解析1 ResNet 图解分析（论文）1.1 论文中的模型图、解释1.1.1 残差结构块1.1.2 残差结构模型——34层1.1.3 残差结构模型——多种类型2 ResNet-34 代码分析2.1 模型代码分析2.1.1 (BasicBlock)ResNet-34基本块2.2.2 (Bottleneck)ResNet-更多层基本块2.2.3 (ResNet)网络总模块2.2.
转载
2023-10-15 23:42:31
831阅读
# 实现 ResNet 与 ViT 的混合架构
在当前深度学习领域，将不同模型结合是一个非常流行的探索方向。本篇文章将指导新手如何实现 ResNet 和 ViT（Vision Transformer）的混合架构。下面是具体的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现混合架构：
| 步骤 | 描述
1.三极管（BJT）Q值： 双结型三极管的Q值是放大电路中的静态工作点（没有任何信号输入情况下的工作点，工作在有源、饱和或截止，正常是饱和区），Q值说的是静态工作点的参数，一般就是基极电压Vb，集电极电流Ic和集电极发射极电压Vce；静态工作点要在直流条件下设置，也就是没信号输入的时候。和偏置电阻有关系，
ResNetResNet 诞生于一个美丽而简单的观察：为什么非常深度的网络在增加更多层时会表现得更差？直觉上推测，更深度的网络不会比更浅度的同类型网络表现更差吧，至少在训练时间上是这样（当不存在过拟合的风险时）。让我们进行一个思想实验，假设我们已经构建了一个 n 层网络，并且实现了一定准确度。那么一个 n+1 层网络至少也应该能够实现同样的准确度——只要简单复制前面 n 层，再在最后一层增加一层恒
转载
2024-06-27 07:46:58
110阅读
论文阅读与视频学习ResNet（Deep Residual Learning for Image Recognition）：提出了Residual Learning的概念，通过添加残差连接（shortcut connection）来解决深层网络中梯度消失和模型退化问题。 Residual Learning的核心思想是学习残差函数，即将网络的输出与输入之间的差值学习为模型的优化目标，从而使
Lenet5和VGG16Lenet5 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 各层参数详解：1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层，输入图像的尺寸统一归一化为3232。 注意：本层不算LeNet-5的网络结构，传统上，不将输入
转载
2024-10-27 11:57:54
598阅读
深入探究ConvNets vs. Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使Vision Transformer在ImageNet上的预训练表现略弱于ConvNets，Vision Transformer仍
“现在引用最多的几个神经网络都是建立在我的实验室成果之上的！”能说出此话的不是别人，正是在深度学习领域作出了巨大贡献的LSTM之父——Jürgen Schmidhube。但这也不是他第一次为“自己的开创性工作没得到足够的尊重”而公开发声。在这篇“直抒胸臆”的推文里，他还专门链出了个博客，里面历数了他和他的团队在LSTM、ResNet、AlexNet和VGG、GAN以及Transformer变体——
转载
2024-08-08 23:39:34
40阅读
计算机体系结构领域国际顶级会议每次往往仅录用几十篇论文，录用率在20%左右，难度极大。国内学者在顶会上开始发表论文，是最近十几年的事情。ASPLOS与HPCA是计算机体系结构领域的旗舰会议。其中ASPLOS综合了体系结构、编程语言、编译、操作系统等多个方向，HPCA则主要针对高性能体系结构设计。过去的三十多年里，它们推动了多项计算机系统技术的发展，RISC、RAID、大规模多处理器、Cluster
DenseNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfDenseNet这是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学博士后黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Kilian Q. Weinber
