torchvision resnet使用groups分组卷积后参数量变大

最新推荐文章于 2025-05-18 23:03:23 发布
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例如设置model=resnet50（groups=2）参数量是groups=1时接近两倍
原因：
在定义中有
在这里插入图片描述
width代表了基准的通道数默认为64，即第一个CONV后的C为64.这里的groups设置并不是常规的分组卷积的groups，而是将基准的通道数扩张了groups倍。更改的话直接把*groups删掉就好了。

AI：242-YOLOv8轻量化主干优化 | 基于轻量卷积的PP-HGNetV2创新改进与实战应用【超级涨点】
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ResNext论文笔记，分组卷积的组数，简化模型
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分组卷积计算量_炼丹笔记七：卷积神经网络模型设计
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欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，如转载请私信我！！在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！正文：炼丹的过程实际上就是模型参数求解的过程，而前提就是模型已经设计好。今天，我们就来聊一聊深度学习中的模型设计。主要从以下几个方面来看：1. 如何去设计一个神经网络？2. 如何去优化一个神经网络？3....
（个人记录）修改Pytorch自带的ResNet
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ResNeXt
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Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks ResNet和ResNeXt的block结构对比 两者的参数量对比 ResNeXt的三种实现方式 具体实现 通常采用Figure 3 (c)的group convolution的实现方式，比较Figure 1 Left 和 Figure 3 (c)可以发现改变的地方i.middle channel变了 ii.中间的3×3卷积采用了group=32的...
PyTorch ResNet 使用与源码解析
张贤的博客
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络，然后重点介绍 ResNet 的使用，以及 ResNet 的源码。 模型概览 在torchvision.model中，有很多封装好的模型。 可以分类 3 类： 经典网络 alexnet vgg resnet inception densenet goo.
【深度学习常用算法】二、深度解析残差网络（ResNet）：从理论到实践的全面指南
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进击J4：ResNet与DenseNet结合探索
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总体而言，DPN的训练效果相对更加稳定，无论是训练准确率和损失的变化，还是测试准确率和损失的波动都小于两者。这可能意味着DPN所采用的模型、参数设置或训练策略在一定程度上更加合理，能够更好地适应数据和任务。自己尝试构建还是比较困难，主要还是参考别人的，除了DPN之外，也参考了“DenseNet_Resnet”、“densenet121”，效果差不多。下周停更对前面的知识进行一下复盘和巩固。
Group Convolution分组卷积
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Conv2d中的groups参数（分组卷积）怎么理解？ 【分组卷积可以减少参数量、且不容易过拟合（类似正则化）】
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最近在项目中使用到了MobileNet分类网络，MobileNet网络中使用到了深度可分离卷积操作，深度可分离卷积将传统卷积操作分成两步来处理。假设输入的特征图feature_map大小为[H, W, C]，深度可分离卷积第一步使用C组NxNx1的卷积核对每个输入通道in_channel进行卷积，卷积输出结果特征图feature_map大小为[H, W, C]，然后使用M和1x1xC的卷积核进行卷积操作，输出的特征图大小为[H, W, M]。深度可分离卷积的目的是减少卷积操作的参数量和计算量，从而提升运算速
经典网络模型ResNet(残差网络)
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ResNet模型代码解析1 ResNet 图解分析（论文）1.1 论文中的模型图、解释1.1.1 残差结构块1.1.2 残差结构模型——34层1.1.3 残差结构模型——多种类型2 ResNet-34 代码分析2.1 模型代码分析2.1.1 (BasicBlock)ResNet-34基本块2.2.2 (Bottleneck)ResNet-更多层基本块2.2.3 (ResNet)网络总模块2.2.4 网络多种架构模块2.2 训练代码分析2.3 预测代码分析 代码将在图像分类的数据集进行分析。 1 ResNet
深度学习 --- 深度残差网络详解ResNet
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本来打算本节开始循环神经网络RNN，LSTM等，但是觉得还是应该把商用比较火的网络介绍一下，同时详细介绍一下深度残差网络，因为他是基于卷积的。而后面的循环神经网络更多偏向于序列问题，偏向语音识别，自然语言处理等的应用，而卷积神经网络更偏向于图像识别方面的应用，因此在本节就介绍几种常用的神经网络，当然现在的网络很多了，但是我们不讲那么多，只讲很火的网络，其实如果大家把卷积神经网络彻底搞明白了，看其他...
CNN模型之ResNet总结
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深度残差网络（Deep residual network, ResNet）是CNN图像史上里程碑的网络，其在ILSVRC和coco 2015的战绩如下表所示 ImageNet Detection: 16% better than 2nd ImageNet Location: 27% better than 2nd Coco Detection: 11% better than 2nd coco segmentation: 12% better than 2nd ResNet参考了VGG19，
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06-29 1621
ResNet：参考博客 通过前面几个经典模型学习，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原有的层学出跟原模型一样的参数，那么深模型结构就能达到原模型结构的效果。换句话说，原模型的解只是新模型的解的子空间，在新模型解的空间里应该能找到比原模型解对应的子空间更好的结果。但是实践表明，增加网络的层数之后，训练误差往往不降反升。 Kaiming He等人提出了残差网络ResNet来解
Resnet 官方代码 pytorch
苏凯祺的博客
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【深度学习】入门理解ResNet和他的小姨子们（三）---ResNeXt
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文章名称《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》 文章链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431其实ResNeXt这个网络结构严格说起来应该不算ResNet的小姨子，因为这是亲儿子啊，哈哈哈。自从KaiMing大神离开MSRA去了FaceBook之后，就跟RBG大神坐到了一起，这篇的文章
ResNeXt-50 CNN
03-10
实现时的分组卷积参数设置；以及应用中的实际案例。同时，确保引用正确的文献，如引用[4]关于分组卷积的作用，引用[3]关于卷积层的发展，以及引用[2]提到的硬件应用场景。 可能还需要比较ResNeXt与其他模型（如...
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