最近关注了下大模型,整理一下,备忘。 1. ResNet,原始caffe版本,结构如下: InsightFace对Resnet的实现有点不同,首先是默认会把第一个7x7的卷积换成3x3,并去掉pool操作(人脸识别输入分辨率112x112比ImageNet小),另外当层数大于101 ...
总结近期CNN模型的发展 一 from:https: zhuanlan.zhihu.com p 余俊 计算机视觉及深度学习 .前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state of the art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet , Wide ResNet ResNeXt ...
2018-05-12 21:04 0 2326 推荐指数:
最近关注了下大模型,整理一下,备忘。 1. ResNet,原始caffe版本,结构如下: InsightFace对Resnet的实现有点不同,首先是默认会把第一个7x7的卷积换成3x3,并去掉pool操作(人脸识别输入分辨率112x112比ImageNet小),另外当层数大于101 ...
参考 论文地址 https://blog.csdn.net/wspba/article/details/72229177 https://blog.csdn.net/bea_tree/article/ ...
, and with stacked convolutional layers. It consisted 11x11, 5x5, ...
前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet ...
简介 图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。 resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数。 densenet:密集的跳连接。 mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积。 SENet:注意力机制 ...
resnet 又叫深度残差网络 图像识别准确率很高,主要作者是国人哦 深度网络的退化问题 深度网络难以训练,梯度消失,梯度爆炸,老生常谈,不多说 resnet 解决了这个问题,并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢? 残差学习 结构如图 在普通 ...
1 前言 ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写,是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。ResNet在2015年被提出,在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路 ...
 深度引起的退化问题 特征表示的深度(或者说网络的深度)对于许多视觉识别任务而言至关重要. VGGNet, GoogleNet 也都说明了深度对于神经网络的重要性. 那么堆叠越多的层, 网络真 ...