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。 简单起见，使用了 的代码，注释掉 layer ，作为基本框架resnet 。然后改变局部结构，验证分类效果。 实验结果 GPU： ...
2019-03-23 19:54 0 709 推荐指数：
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 ...
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/30746099 ...
当stride=1时，输入首先经过11的卷积进行通道数的扩张，此时激活函数为ReLU6；然后经过33的depthwise卷积，激活函数是ReLU6；接着经过1*1的pointwise卷积，将通道 ...
论文题目：Densely Connected Convolutional Networks 文献地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 源码地址：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet (非官方 ...
物体的大小也会有所不同，那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果。于是就有了如下的网络结构图： ...
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47494490 SENet的提出动机非常简单，传统的方法是将网络的Feature Map等权重的传到下一层，SENet的核心思想在于建模通道之间的相互依赖关系，通过网络的全局损失函数自适应的重新矫正通道之间的特征相应强度 ...
DenseNet（部分引用了优秀的博主Madcola的《CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet》） 自2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军以来，ResNet的变种网络（ResNext、Deep networks ...
