Resnet详解

最新推荐文章于 2025-03-11 11:44:04 发布
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#深度学习 #人工智能

本文探讨了在模型.py中，下采样（图像尺寸减小）和上采样（尺寸增大）的技术，以及在卷积过程中步距为1时对特征矩阵的影响。同时介绍了在使用BN（批量归一化）时，如何调整卷积层的bias设置，并强调BN应在conv层和ReLU层之间放置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

model.py

下采样：图像高宽变小

上采样：图像高宽变大

当步距为1的时候，卷积的处理是不会改变特诊矩阵的高和宽的。

关于BN

使用BN的同时，卷积中的参数bias置为False；

BN层放在conv层和relu层中间。

56、resnet中的下采样
AI与算法都要通俗易懂
01-07 903
这一节是算法原理和背景的最后一章节，下一节开始进入实战部分。如果你从第一节看到这一节，这总共56节的内容基本上都能理解的话，那么恭喜你，算法原理部分已经掌握了，也基本接近入门了。总结一下算法原理的部分，介绍了传统计算机视觉的一些算法，比如滤波算法，然后介绍了一些深度学习的基础概念，包括训练和推理，正向传播，反向传播和损失函数。随后重点介绍了resnet这一神经网络中用到的算法，包括卷积算法，批归一化算法，池化算法，激活函数，还有矩阵乘算法，以及每一个算法的原理和优势。
CNN 真的需要下采样（上采样）吗?
迈微AI研习社 · 号主
06-04 1100
我们不得不去想，下采样，上采样真的是必须的吗？可不可能去掉呢？
ResNet中的下采样选项详解
最新发布
qq_56921730的博客
03-11 921
在ResNet（残差网络）中，下采样（Downsampling）是指在网络的不同阶段通过降低特征图的分辨率来减少计算量，同时增加特征图的通道数以捕获更高级的特征。下采样通常通过步幅（stride）大于1的卷积层或池化层来实现。ResNet中的下采样选项通常与残差块（Residual Block）的设计相关，尤其是在跳跃连接（Skip Connection）中如何处理输入和输出特征图的尺寸不匹配问题。下采样是ResNet中用于减少特征图空间尺寸和增加通道数的重要操作。在残差块中，下采样可以通过。
调用resnet50权重,将下采样层添加到Resnet50预训练模型
weixin_33939716的博客
02-05 721
I am using keras 1.1.1 in windows 7 with tensorflow backend.I am trying to prepend the stock Resnet50 pretained model with an image downsampler. Below is my code.from keras.applications.resnet50 impo...
练习6:ResNet练习
qq_40164157的博客
08-22 368
深度学习–ResNet练习 练习5 6 时间:2020.8.22 昂: BasicBlock: conv1 + bn1 + relu conv2 + bn2 Identity 注意维度一致 build_resblock: 第一个BasicBlock: 给一个下采样功能 其他的BasicBlock: 不进行下采样功能 ResNet: 一个根部: 第一层 resblock堆叠: 根据不同的ResNet给予不同的layer_dims进行堆叠 分类的fc: h, w 未知搞个均值拉好
【论文复现】ResNet
Gorgeous_wxd
11-30 2644
import torch import torch.nn as nn import numpy as np import math import torch.utils.model_zoo as model_zoo def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1): """3x3 convolution with padding""" # stride = 1,kernel_size = 3,padding = 1的话，shape输入输出是一样的
ResNet详解
2301_78820199的博客
04-22 6135
ResNet详解！
深度学习（9）---ResNet详解
m0_62881487的博客
08-17 1702
5. ResNet后面跟的数字，如ResNet18、ResNet50、ResNet101等，代表的是该网络结构中特定层的总数，具体来说，这个数字通常指的是卷积层与全连接层的和，而不包括池化层、批量归一化（BN）层等其他类型的层。这些数字反映了网络的深度，即网络的复杂度。3. 解决上述问题（模型走偏）的方法：每一次增加函数复杂度之后的函数所覆盖的区域会包含原来函数所在的区域（嵌套函数（nested function）），只有当较复杂的函数包含复杂度较小的函数时，才能确保提高它的性能，如下图所示。
ResNet模型学习笔记
qq_44294745的博客
05-31 2329
从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果。但是更深的网络其性能一定会更好吗？实验发现深度网络出现了退化问题（Degradation problem）：网络深度增加时，网络准确度出现饱和，甚至出现下降。深层网络存在着梯度消失或者爆炸的问题，这使得深度学习模型很难训练。但是现在已经存在一些技术手段如BatchNorm来缓解这个问题。因此，出现深度网络的退化问题是非常令人诧异的。
论文笔记：再看ResNet——ResNet典型网络结构
Meringue's Blog
06-11 1万+
前言 第一次看ResNet论文的时候，由于刚接触深度学习不久，对ResNet的理解仅仅停留在论文中阐述的一些基本思想。加上当时实验室的硬件条件很有限，用的模型基本上以AlexNet和VGG为主，并没有在学习中使用过ResNet。因此忽略了论文中提出的几种典型ResNet网络。一直到工作后，才发现ResNet的几种典型结构在诸多计算机视觉任务中都充当着非常重要的角色，因此很有必要更细致地了解一下ResNet的经典网络。若是刚接触ResNet，还是建议从最论文开始看起，我自己也写过一遍对于ResNet原理的简单
resnet50_prototxt
10-03
resnet的caffe版网络定义文件
Resnet讲解
JMU-HSF
03-24 1466
分类问题-------花卉识别 了解Resnet 大体的框架 如何制作自己的数据集 花卉识别在resnet的精度 Resnet 介绍 ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比V...
深度学习卷积神经网络CNN之ResNet模型网络详解说明（超详细理论篇）
qq_55433305的博客
06-11 1万+
ResNet背景、ResNet论文、ResNet模型结构、ResNeResNet 在2015 年由微软研究院提出的一种深度卷积神经网络结构，主要的创新是在网络中引入了残差模块（residual block），其中输入和输出之间添加了一个跳跃连接（skip connection），将输入直接加到输出上。这种跳跃连接的设计使得网络可以更轻松地学习残差，从而解决了梯度消失和模型退化的问题。ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152等
【深度学习】ResNet系列网络结构
Zhang_Chen_的博客
04-11 5383
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
CNN真的需要下采样（上采样）吗?
zandaoguang的博客
02-07 3449
背景介绍在常见的卷积神经网络中，采样几乎无处不在，以前是max_pooling，现在是strided卷积。以vgg网络为例，里面使用到了相当多的max_pooling输入侧在左面（下面是...
你必须要知道CNN模型：ResNet
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作者：叶　虎编辑：张   欢PART01 ResNet简介引言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，让我们先看一下ResNet在ILSVRC和COCO 2015上的战绩：图1 ResNet在ILSVRC和COCO 2015上的战绩ResNet取得了5项第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史：图2 Imag
resnet有池化层吗？
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ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，它引入了残差连接（residual connection）来解决深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet中的基本模块是残差块（residual block），其中包含了跳跃连接（skip connection）。 在ResNet的残差块中，通常会使用池化层来减小特征图的尺寸。池化层可以通过降采样操作来减少特征图的空间维度，从而减少计算量和参数数量。常用的池化操作有最大池化和平均池化。 因此，可以说ResNet中的残差块通常包含池化层，用于降低特征图的尺寸。这样可以在网络的不同层级上提取不同尺度的特征，从而增强网络的表达能力。
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