基礎網絡-ResNet/ResNeXt/DenseNet/DPN/SENet
最近關注了下大模型，整理一下，備忘。 1. ResNet，原始caffe版本，結構如下： InsightFace對Resnet的實現有點不同，首先是默認會把第一個7x7的卷積換成3x3，並去掉pool操作(人臉識別輸入分辨率112x112比ImageNet小)，另外當層數大於101 ...
原文：論文筆記：CNN經典結構2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）
前言 在論文筆記：CNN經典結構 中主要講了 年的一些經典CNN結構。本文主要講解 年的一些經典CNN結構。 CIFAR和SVHN上，DenseNet BC優於ResNeXt優於DenseNet優於WRN優於FractalNet優於ResNetv 優於ResNet，具體數據見CIFAR和SVHN在各CNN論文中的結果。ImageNet上，SENet優於DPN優於ResNeXt優於WRN優於ResN ...
2018-09-22 22:16 0 8453 推薦指數：
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簡介 圖像分類對網絡結構的要求，一個是精度，另一個是速度。這兩個需求推動了網絡結構的發展。 resneXt：分組卷積，降低了網絡參數個數。 densenet：密集的跳連接。 mobilenet：標准卷積分解成深度卷積和逐點卷積，即深度分離卷積。 SENet：注意力機制 ...
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《Densely Connected Convolutional Networks》閱讀筆記 代碼地址：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 首先看一張圖： 稠密連接：每層以之前層的輸出為輸入，對於有L層的傳統網絡，一共有L個連接，對於DenseNet ...
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總結近期CNN模型的發展(一)---- ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9] NASNet [10] SENet [11] Capsules [12]
總結近期CNN模型的發展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 ...
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Densely Connected Convolutional Networks 原文鏈接 摘要 研究表明，如果卷積網絡在接近輸入和接近輸出地層之間包含較短地連接，那么，該網絡可以顯著地加深，變得更精確並且能夠更有效地訓練。該論文基於這個觀察提出了以前饋地方式將每個層與其它層連接地密集卷積 ...