网络体系结构和网络协议是计算机网络技术中两个最基本的概念。今天我们将从网络层次，服务和协议的基本概念出发，理解一下网络中基本的概念。一. 网络体系结构的基本概念1. 什么是网络协议在生活中，我们多于通信协议并不陌生，一种语言本身就是一种协议。在我们寄信或者请假时，假条内容的格式就是一种协议。这样的例子很多。在计算机中，计算机网络由多台主机组成，主机之间需要不断的交换数据。要做到有条不紊的交换数据，
# 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
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2024-09-02 12:44:13
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本篇文章的重点就是介绍GoogLeNet的网络架构，它也经历了多个版本的改进。GoogLeNet，即Inception模块化后进行模块的串接。论文：https://arxiv.org/abs/1409.4842一、网络结构 二、Inception结构图原始Inception 结构采用3种卷积核的卷积层进行并行提取特征，这可以加大网络模型的宽度，不同大小的卷积核也就意味着原始Incepti
在使用深度神经网络时我们一般推荐使用大牛的组推出的和成功的网络。如最近的google团队推出的BN-inception网络和inception-v3以及微软最新的深度残差网络ResNET。 我们从简单的网络开始介绍，学习理解网络结构是如何发展到今天的，同时本文整理了自己用别人网络结构时别人的网络结构的pre-reain model和prototxt文件的资源。 首先安利caffe zoo大法，
目录ResNet网络结构详解resnet的创新 残差块Residul Block 整体网络结构ResNet代码实现ResNeXt详解组卷积更新了BlockResNeXt整体结构ResNet网络结构详解resnet的创新1.可以堆叠上千层简单堆叠卷积层会造成梯度消失梯度爆炸，以及退化问题。退化问题说的是在训练集和验证集的精度都变差，不是在表达过拟合，而是堆叠过深后模型效果会变差。
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2024-04-03 07:13:57
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Resnet是ImageNet竞赛中分类问题比较好的网络，它有多种结构形式，有Resnet-34，Resnet-50， Resnet-101， Resnet-152. 先说一下残差表示：VLAD是一种通过关于字典的残差向量进行编码的表示形式。残差学习：H(x) 作为几个堆叠层（不必是整个网络）要拟合的基础映射，x表示这些层中第一层的输入。假设多个非线性层可以渐近地近似复杂函数，它等价于假设它们可
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2024-04-29 21:00:15
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在CVPR2022中，一篇专注于优化卷积核大小的分类网络论文吸引了大量的关注，这就是由清华和旷视提出的RepLKNet[1]。RepLKNet与目前流行的CNN模型背道而驰，其核心模块由31×31的大卷积核构成。在Vision Transformer (ViT) 流行的大背景下，RepLKNet以纯CNN的架构获得了超过Swin Transformer( Top-1 acc: 87.3%)的性能。
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2024-08-08 10:45:08
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Deep Residual Learning for Image Recognition原论文名字 ResNet34层模型的结构简图： 图中有连接线的结构是残差结构，最后通过一个平均下采样操作和一个全连接层得到最终的输出。网络中的亮点：1.超深的网络结构（突破1000层） 从下图可以看出单纯的堆叠卷积层和最大池化下采样层去堆叠网络并不是层度越深效果越好 原作者提出了两个问题： 1.1随着网络的层
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2024-04-02 06:23:35
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主要贡献：网络变深以后的梯度消失，梯度爆炸问题，这个问题被BN解决。网络退化问题，并不是过拟合，而是在增加更多的层后导致的训练误差。如relu函数，低维度的特征通过relu后，会有一部分被毁掉，因为维度越低分布到relu激活带的可能性就越小。那么在反向传播的时候就会出现梯度消失，那么神经元的权重就无法更新，导致特征退化。那么理想解决办法就是对冗余数据使用relu，对不含冗余信息的使用线性激活。对现
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2024-03-18 23:41:34
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这是Du Tran在Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks之后发表的续篇，相当于C3D的第二个版本，C3D-resnet.我个人觉得这篇文章除了主要探讨C3D-resnet以外，更重要的是对CNN卷积结构在时空特征表现上的一个深入探讨。大部分工作还是基于UCF-101，而且从头训练，很利于在硬件条件有限的情况下
一、项目背景和项目创意由于计算机视觉技术在监控摄像头、医疗保健等许多领域的应用越来越多。食品识别是其中一个重要的领域，由于其现实意义和科学挑战，值得进一步研究。最近，卷积神经网络(CNN)被用于食品识别。食物识别方法使用CNN模型提取食物图像特征，计算食物图像特征的相似度，并使用分类技术训练分类器来完成食物识别。此项目利用了VireoFood-172 数据集，其中包含了来自172个类别的11024
resnet101网络 让我告诉你一个故事。 一旦我为我们的设计系统构建了另一个日期选择器组件。 它由文本输入和带有日历的弹出窗口组成，单击可显示日历。 然后，可以在外部单击或选择日期来关闭弹出窗口。 外部点击逻辑的大多数实现都是通过将实际点击侦听器附加到DOM来完成的。 但是，我想构建可访问的日期选择器，因此您可以使用选项卡打开日历并以相同的方式关闭。 此外，如果您在页面上放置了多个日期选择器
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2024-08-06 10:00:14
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数据结构二 文章目录数据结构二trie树例题1：trie字符串统计例题2:最大异或对并查集例题1：合并集合例题2：连通块中点的数量例题3. 食物链**堆例题1：堆排序例题2 模拟堆 trie树类似于数据结构中的树，但不是二叉树，一个节点可以有多于两个的子节点 其完成功能主要是存储和查找，（可以通过维护特殊的变量解决特定的题目，以下例题中有讲）存储： 从根节点开始idx==0；根节点不存储数据，利用
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2024-10-08 11:14:27
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1.典型的神经网络1）LeNet-5网络图1 LeNet-5神经网络结构 Le-Net-5神经网络大概有60k个参数。其结构为conv->pool->conv->pool->fc->fc->output，因为关于这个模型的论文发表于1998年，那个时候人们还不使用填充，所以这里卷积层都没有填充值。nh，nw在逐步减小，而nc逐步增加。 2）A
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2024-05-29 00:06:09
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论文题目：Focal Loss for Dense Object Detection论文链接：论文链接 文章目录RetinaNet的引入1.RetinaNet的创新点backbone（与FPN的3个不同）2.预测器3.正负样本匹配4.损失的计算 RetinaNet的引入RetinaNet 原始论文为发表于 2017 ICCV 的 Focal Loss for Dense Object Detect
【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet） 一、CNN卷积神经网络的经典网络综述【相关论文】 感谢博主的总结，链接为 下面列出的论文都是我学习CNN过程中精读过的论文，也是我认为学习CNN必读的论文，论文的顺序基
RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式：\[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w_{hh'} \right )\]\[MLP : \ \d
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2024-07-16 12:58:12
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Resnet（Deep residual network, ResNet），深度残差神经网络，卷积神经网络历史在具有划时代意义的神经网络。与Alexnet和VGG不同的是，网络结构上就有很大的改变，在大家为了提升卷积神经网络的性能在不断提升网络深度的时候，大家发现随着网络深度的提升，网络的效果变得越来越差，甚至出现了网络的退化问题，80层的网络比30层的效果还差，深度网络存在的梯度消失和爆炸问题越
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2024-06-04 23:31:53
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看完了faster R-CNN，我以为这个算法速度就到达了极限了，但是凯明大佬的团队又很快的改进了这种方法，虽然没有之前的提升那么多，但是总体上还可以，比faster R-CNN快了2.5-20倍，大约每张0.17s。让我们一起来看看大佬是如何思考的，其实这种思路我们之前说过，就是共享卷积层，但是前面已经共享了很多了，作者就开始思考：RoI后面的全连接部分能不能变成卷积层然后放到Ro
摘要1，引言2，相关工作3，网络架构3.1，Backbone3.2，Neck3.3，Head4，Focal Loss4.1，Cross Entropy4.2，Balanced Cross Entropy4.3，Focal Loss Definition5，代码解读5.1，Backbone5.2，Neck5.3，Head5.4，先验框Anchor赋值5.5，BBox Encoder Decoder5
