聊一聊ResNet系列（ResNet、ResNeXt）

最新推荐文章于 2024-11-10 11:56:55 发布
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本文详细探讨了ResNet及其衍生模型ResNeXt的架构原理，解析了它们如何解决深层神经网络训练中梯度消失的问题，以及在图像识别任务上的卓越表现。

聊一聊ResNet系列（ResNet、ResNeXt）
https://imlogm.github.io/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/resnet/

【PyTorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152
shinuone的博客
04-22 5930
ResNet (Residual Network) ：是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，其核心思想是引入残差学习（Residual Learning）机制，通过跳跃连接（skip connections）来解决深层网络训练中的退化问题。
ResNet系列及其变体目录
Moeyinss
05-29 2284
为了方便后续扩展，特此blog来整理目录信息： ResNet系列及其变体(一)—ResNetv1 ResNet系列及其变体(二)—Wider ResNet ResNet系列及其变体(三)—ResNetv2 ResNet系列及其变体(四)—ResNeXt ResNet系列及其变体(五)—DenseNet ResNet系列及其变体(六)—DarkNet53 ResNet系列及其变体(七)—Training and investigating ResidualNets ResNet系列及其变体(八)—Bag of
CNN经典网络：ResNet系列
qq_39382877的博客
07-27 487
前言 ResNetV1 ResNetV2 ResNetV1 论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf 代码：参考Tensorflow/slim 特点 第一次提出残差结构，主要解决两个问题 梯度消失 随着网络深度增加，性能没有提升反而有所下降 如下图，本来要学习H(x)，现在转换为F(x)+x，二者效果相同，但是优化难度下降，并且因为多了一个x...
PyTorch图像分类系列——ResNet
weixin_48633207的博客
06-26 1339
ResNet核心及高复用性ResNet讲解与实现
resnet系列网络
bblingbbling的博客
08-15 4691
resnet系列网络解决的问题创新点网络结构resnet和vgg参数量对比 解决的问题 resnet的提出，是为了解决随着网络深度的增加，出现的精度退化问题，导致更高的训练误差。resnet提升了网络的深层表达能力。 创新点 为了解决优化的难题，提出了残差块结构。 假设原始的映射为H(x)，则残差网络拟合的映射为：F(x)=H(x)-x。 网络结构 其中，残差块结构有两种： ResNet-50以下（resnet18/34）使用两个3x3卷积结构。 ResNet-50/101/152采用bottlenec
ResNet系列
xiaochengJF的博客
11-08 408
参考文献
ResNet与ResNeXt
weixin_45846711的博客
07-27 1996
本文主要讲了ResNet和ResNeXt的一些总结。
精选资源
ResNet与ResNeXt的pytorch实现
05-15
def ResNet18(): return ResNet(resnet18_params, BasicBlock) def ResNet34(): return ResNet(resnet34_params, BasicBlock) def ResNet50(): ... return ResNet(resnext101_32x8d_params, ResNeXtBlock)
ResNet和ResNext--网络架构、设计思路、主要差异
DaringTang的博客
05-09 3023
1.ResNet网络 2.ResNext网络
一维信号时间序列数据上多种SOTA骨干深度神经网络（如ResNet、ResNeXt、RegNet）
最新发布
05-29
在本文中，我们探讨了一维（1D）信号或时间序列数据上几种最先进的（SOTA）骨干深度神经网络模型，例如ResNet、ResNeXt和RegNet，并提供了这些模型在PyTorch框架下的实现代码。这些模型在处理时间序列数据时展现出...
【深度学习】ResNet系列网络结构
Zhang_Chen_的博客
04-11 5496
1.DNN反向传播算法的推导；2.产生梯度弥散、梯度爆炸的原因；3.ResNet的网络结构以及解决的问题
经典网络结构总结–ResNet系列
01-06
ResNet 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition Motivation：网络越深，能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了（网络退化）。为了让更深的网络也能训练出好的效果，何凯明大神提出了一个新的网络结构——ResNet。这个网络结构的想法主要源于VLAD（残差的想法来源）和Highway Network（跳跃连接的想法来源）。 ResNet Block 残差学习模块包括identity mapping和residual mapping，其中前者指的
yolo-midas:将YOLOv3与MiDaS与单个Resnext101主干网结合使用，以进行自主导航
05-27
yolo-midas自主导航 将YOLOv3与MiDaS与单个Resnext101主干结合。 想法是针对两个不同的应用程序使用单个特征提取器，在这种情况下为对象检测和单眼深度估计。 请阅读文章以了解更多详细信息 可以在model/mde_net.py看到模型架构的更改 训练 该模型在“建筑安全装备数据”上进行了训练，可在此处找到 。 如果需要对自定义数据集进行培训，请参考页面中提到的数据准备步骤。 将数据放在data/customdata/custom.data文件夹中 python3.6 train.py --data data/customdata/custom.data --batch 8 --cache --cfg cfg/mde.conf --epochs 50 --img-size 512 请参考配置文件cfg/mde.cfg更改网络配置，冻结不同的分支。 该模型是YO
ResNet系列模型：从入门到深度学习实践
weixin_34535286的博客
11-10 1893
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：ResNet系列是深度学习领域中使用的卷积神经网络模型，其创新性的“残差块”解决了深度神经网络训练的梯度消失问题。本压缩包提供ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101和ResNet152五种不同深度的预训练模型权重，适合不同计算资源和任务需求。这些模型在ImageNet数据集上训练，可用于迁移学习，提升...
CNN经典模型（三）ResNet系列
weixin_41940752的博客
05-07 762
简单来说，resnet巧妙地利用了shortcut连接，解决了深度网络中模型退化的问题。 模型特点： （1）在卷积核relu之间增加了BN def conv_batchnorm_relu(x, filters, kernel_size, strides): x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size...
经典CNN模型（五）：ResNet（PyTorch详细注释版）
qq_51872445的博客
07-25 9727
ResNet，即残差神经网络（Residual Neural Network），是由何凯明（Kaiming He）、张祥雨、任少卿和孙剑在 2015 年提出的一种深度学习架构，旨在解决深度神经网络中的退化问题。在传统的深度神经网络中，随着网络层数的增加，训练误差会逐渐增大，这种现象被称为“退化”。ResNet 通过引入一种特殊的残差学习框架来解决这一问题，允许网络学习更深层次的结构，而不遭受退化问题的影响。
ResNet系列及其变体(四)—ResNeXt
Moeyinss
05-27 1274
本篇主要介绍 Resnet系列及其变体(一) ResNeXt Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 中心思想：Inception那边把ResNet拿来搞了Inception-ResNet，这头ResNet也把Inception拿来搞了一个ResNeXt，主要就是单路卷积变成多个支路的多路卷积，不过分组很多，结构一致，进行分组卷积。 split-transform-merge是通用的神经网络的标准范式,基本的神经元符合
ResNet系列及其变体(五)—DenseNet
Moeyinss
05-27 823
ResNet系列及其变体(一)—ResNetv1 Resnet系列及其变体(二)—Wider ResNet Resnet系列及其变体(三)—ResNetv2 ResNet系列及其变体(四)—ResNeXt ResNet系列及其变体(五)—DenseNet DenseNet Densely Connected Convolutional Networks Residual networks behave like ensembles of relatively shallow networks指出在Re
ResNet ResNeXt
04-19
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\( F(x) \)...
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