ResNet和ResNeXt分类结构

最新推荐文章于 2025-06-21 18:33:15 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： ResNet ResNeXt
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/attitude_yu/article/details/86613354
本文探讨了神经网络的深度对性能的影响，解释了ResNet为解决深度网络退化问题提出的恒等映射概念，并详细介绍了ResNet的网络结构和训练参数设置。接着，文章介绍了ResNeXt的算法思想，它通过引入基数来改进ResNet，形成分支结构，减少手动调整的超参数，同时在保持参数数量不变的情况下提高性能。

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1.神经网络是否越深越好？

        随着神经网络层数的增多，则对输入图像提取的特征将会更加抽象，这是因为后层神经元的输入是前层神经元的累加和，而特征的抽象程度越高，更有利于后期的分类任务或回归任务。

2.是否可以无限增加神经网络层数？

       神经网络层数增加会导致梯度消失或梯度爆炸问题，以往的解决方法是输入标准化和批标准化。但当层数继续增加到一定程度时，训练集和测试机准确率都会下降，这并不是过拟合的原因，因为过拟合会使得训练集准确率上升。在ResNet论文中，称之为模型退化，

3.ResNet算法思想

        深层网络 = 浅层网咯 + 恒等映射（H(x)=x）

       x是前层输入，H(x)是最终的映射。而网络可学习另一种映射，即，这是因为令网络学习F

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【回顾经典AI神作】理解和实现ResNeXt(比ResNet最先进的图像分类模型)
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以下三篇是介绍和改进残差网络的论文:用于图像识别的深度残差学习（）)深度残差网络中的身份映射）)深度神经网络的聚合残差转换（）)
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了解和实现 ResNet 和 ResNeXt 的架构以实现最先进的图像分类：从Microsoft到 Facebook [第 1 部分]，在这篇由两部分组成的博客文章中，我们将探讨残差网络。更具体地说，我们将讨论Microsoft研究和Facebook AI研究发布的三篇论文，最先进的图像分类网络 - ResNet和ResNeXt架构，并尝试在Pytorch上实现它们。
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ResNet和ResNext--网络架构、设计思路、主要差异
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ResNet家族：ResNet、ResNeXt、SE Net、SE ResNeXt
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09-04 1万+
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ResNet与ResNeXt
weixin_45846711的博客
07-27 1955
本文主要讲了ResNet和ResNeXt的一些总结。
基于卷积的图像分类识别（五）：ResNet & ResNeXt
极光喵的博客
05-14 2117
深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。直到今天，各种最先进的模型中依然处处可见残差连接的身影，其paper引用量是CV领域第一名。ResNet的作者何恺明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖，当然何博士的成就远不止于此，感兴趣的可以去搜一下他后来的辉煌战绩。
CNN经典分类网络发展历程GoogLeNet、SqueezeNet、ResNet、ResNeXt、DenseNet
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本篇博文主要介绍2015年之后出现的经典分类网络的发展历程，前期经典分类网络网上有很多解析，主要包括LeNet、AlexNet、VGG等。 本篇博文主要介绍GoogLeNet、SqueezeNet、ResNet、ResNeXt、DenseNet。 以PPT截图形式进行讲解 一、GoogLeNet 论文题目：Going Deeper with Convolutions 论文链接：https://ar...
快速理解ResNeXt（结合代码）
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ResNeXt实际上就是对Resnet网络的结构做出了一些调整，性能有些许提升，主要的改变就是将之前得普通卷积改成了组卷积（如果不知道组卷积的建议先去了解下），减少了一定的参数量。上图为论文中给出的ResNeXt的性能，可以发现ResNeXt-101对比ResNet-101来说，错误率明显下降，在输入尺寸为320x320和299x299时的错误率也比同时期的其他网络要低。
基于resnet+unet的皮肤病变分割
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该工程使用resnet50/101+hypercolumn+scse+unet算法实现对皮肤病变的分割
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卷积神经网络（二）
大胡子的博客
10-04 1万+
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### ResNet与ResNeXt的比较及其在深度学习中的应用 #### 背景介绍 残差网络（Residual Networks, ResNet）是一种通过引入跳跃连接来解决深层神经网络梯度消失问题的方法[^1]。它允许信息绕过某些层传递，从而使得训练更深的网络成为可能。而ResNeXt则是在ResNet的基础上进一步改进的一种架构设计。 #### 结构上的主要区别 ResNet的核心思想在于其提出的“恒等映射”机制，即让每一层输入不仅经过一系列变换后再输出到下一层，同时也直接加回到该系列变换后的结果之上形成最终输出。这种结构可以表示为 \( F(x) + x \)，其中\( F(x) \)代表的是标准前向传播路径所执行的操作序列[^2]。 相比之下，ResNeXt提出了所谓的“聚合转换”(aggregated transformations)概念，在每一个residual block内部增加了一个新的维度——cardinality（基数），这指的是并行分支的数量。具体来说，每个block不再仅由单一类型的卷积组成，而是分成多个小组(grouped convolutions)，每组独立处理一部分通道数的数据流之后再合并起来作为整个block的输出[^3]。 #### 使用场景分析 当面对需要更高精度的任务时，通常会选择使用更复杂的模型如ResNeXt而不是简单的加深宽度扩展版本的标准ResNet。这是因为虽然增大单个filter size或者stack更多layers能够提升表现力，但是这样做往往伴随着参数数量急剧上升以及潜在优化困难等问题；而采用group convolution方式构建出来的ResNeXts可以在保持较低计算成本的同时获得更好的泛化性能[^4]。 另外值得注意的一点是GPU资源的重要性。由于现代深度学习框架普遍支持CUDA加速运算，并且大部分预训练权重也是基于NVIDIA硬件平台发布出来供下载使用的因此如果计划实施涉及大规模图像分类或者其他计算机视觉相关项目的话，则强烈建议配备适当规格级别的图形处理器来进行高效实验迭代过程[^5]。 ```python import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, groups=1, base_width=64): super(BasicBlock, self).__init__() norm_layer = nn.BatchNorm2d if groups != 1 or base_width != 64: raise ValueError('BasicBlock only supports groups=1 and base_width=64') self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride) self.bn1 = norm_layer(planes) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.bn2 = norm_layer(planes) self.downsample = downsample self.stride = stride def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out += identity out = self.relu(out) return out def _make_layer(block, planes, blocks, stride=1, dilate=False, groups=1, width_per_group=64): ... # Example instantiation of a basic residual block without cardinality adjustment. basic_block_instance = BasicBlock(64, 64) ```
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