经典卷积神经网络算法(5)：ResNet
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 10 ...
原文：【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入
为什么resnet的输入是一定的 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。 输入为固定的大小有什么局限性 原始的resnet在imagenet数据集上都会将图像缩放成 的大小，但这么做会有一些局限性： 当目标对象占据图像中的位置很小时，对图像进行缩放将导致图像中的对象进一步缩小，图像可能不会正确被分类 当图像不是正方形或对象不位于图像的中心处，缩 ...
2020-04-01 13:31 8 5903 推荐指数：
相关推荐
Pytorch-卷积神经网络CNN之ResNet的Pytorch代码实现
先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。 Conv2d() 一个小例子： 卷积神经网络实战之ResNet18： 下面放一个ResNet18的一个示意图 ...
卷积神经网络之ResNet网络模型学习
卷积神经网络之ResNet网络模型学习 参考文章网址：https://www.cnblogs.com/vincentqliu/p/7464918.html Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯 ...
卷积神经网络之ResNet网络模型学习
Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难。我们提出一个 ...
卷积神经网络网络结构——ResNet50
。 —————————————————————————————————————————————————————— 简介ResNet是何凯明大神在2015年提出的一种网络结构，获得了 ...
pytorch-卷积神经网络(cnn)
卷积神经网络(cnn)： 卷积： 卷积在pytorch中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是torch.nn.functional.conv2d()。 1.输入： 首先需要输入一个torch.autograd.Variable()的类型输入参数 ...
pytorch卷积神经网络CNN实例
pytorch卷积神经网络训练 关于卷积神经网络（CNN）的基础知识此处就不再多说，详细的资料参考我在CSDN的说明 CNN卷积神经网络原理流程整理 以下是一个可视化展示卷积过程的网站 https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ 一、使用 ...
全卷积神经网络FCN
卷积神经网络CNN（YannLecun，1998年）通过构建多层的卷积层自动提取图像上的特征，一般来说，排在前边较浅的卷积层采用较小的感知域，可以学习到图像的一些局部的特征（如纹理特征），排在后边较深的卷积层采用较大的感知域，可以学习到更加抽象的特征（如物体大小，位置和方向信息等）。CNN ...