基础网络-ResNet/ResNeXt/DenseNet/DPN/SENet
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 ...
原文：论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）
前言 在论文笔记：CNN经典结构 中主要讲了 年的一些经典CNN结构。本文主要讲解 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ResNetv 优于ResNet，具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上，SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResN ...
2018-09-22 22:16 0 8453 推荐指数：
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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 ...
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《Densely Connected Convolutional Networks》阅读笔记 代码地址：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 首先看一张图： 稠密连接：每层以之前层的输出为输入，对于有L层的传统网络，一共有L个连接，对于DenseNet ...
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前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构，从AlexNet，ZFNet，OverFeat到VGG，GoogleNetv1-v4，ResNetv1-v2。 在论文笔记：CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构，WideResNet，FractalNet ...
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总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 ...
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之前在一次组会上，师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务，但效果极差，我看了他的数据后发现，那些病灶区域比起整张图而言非常的小，而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失，如此一来， ...
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