ResNeXt网络进化

最新推荐文章于 2023-04-20 14:51:49 发布
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#机器学习 #深度学习 #ResNet #ResNext #ResNext残差

本文详细介绍了ResNeXt网络结构的改进，对比ResNet，ResNeXt通过拆分路径（Cardinality）提高网络分工和局部适应性，实现了在减少计算量的同时提升准确度。实验表明，增加Cardinality比增加宽度或深度更有效，且ResNeXt的设计更为简洁和模块化。

一. ResNeXt 的 Block 改进

       MSRA 的 KaiMing 转战Facebook的又一力作，大牛的神来之笔：

论文下载：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

代码地址：【Github】

       ResNet、Inception 已经成为目前网络的前进方向，堆叠的Block几乎成了网络的标配，通过超参数（Block size） 去配置网络。

       基于 ResNet 的改进，ResNeXt 无疑是最好的一个，如果把 Inception 改进系看作是花拳绣腿的话，那 ResNext 则是真功夫。

       来看下 ResNeXt 的改进Block 对比图：

        

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菜菜子hoho的博客
10-29 858
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图片上半部分是普通卷积的流程，假设输入特征矩阵的channel为4，此时对于每一个卷积核它的channel需要与输入特征矩阵的channel保持一致，所以卷积核的channel=4.假设输出的特征矩阵channel=n,也就意味我们需要n个卷积核进行卷积处理。我们计算普通卷积所需要的参数量，假设卷积核的高宽为k,假设输入特征矩阵channel为CinC_{in}Cin​, 输出的channel 为n，总的卷积参数量k×k×Cin×nk×k×Cin​×n。
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shirleycyy的博客
04-16 865
卷积神经网络学习路线十四 | CVPR 2017 ResNeXt（ResNet进化版）
I good vegetable a!
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CNN网络结构进化概述
蚂蚁搬家
12-20 2377
网络工程问题是深度学习中比较基础的问题，网络工程的难点在于，缺乏对深度神经网络的理论理解（即常说的黑盒模型），无法根据理论来设计网络结构，实际中更多的是不断的尝试，根据实验反馈出来的结果确定某一结构是不是好的结构。在这些尝试中，CNN是一种非常成功的网络形式，CNN的网络结构迭代速度也非常快，诸如大家所熟知的AlexNet，VGGnet，GoogleNet，ResNet，ResNext，Dense...
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ResNet50组网图
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ResNet50网络的组网图分析，详细分析了各个模块的组成。主要针对Pytorch框架，其实各个框架的实现基本一致
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详解ResNeXt网络(二)
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ResNeXt是由何凯明团队在2017年CVPR会议上提出来的新型图像分类网络。ResNeXt是ResNet的升级版，在ResNet的基础上，引入了cardinality的概念，类似于ResNet，ResNeXt也有ResNeXt-50，ResNeXt-101的版本。ResNeXt论文名为：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks.pdf。
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