Deep Residual Network实验复现

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分类专栏： deep learning
本文总结了ResNet及其后续发展的工作，包括Highway Networks、Deep Residual Learning for Image Recognition等五篇重要论文。探讨了ResNet如何改进图像识别任务，并介绍了其在网络结构上的创新。

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本文是对ImageNet 2015的冠军ResNet(Deep Residual Networks)以及目前围绕ResNet这个工作研究者后续所发论文的总结，主要涉及到下面5篇论文。

1. Link: Highway Networks:
Rupesh Kumar Srivastava, Klaus Greff, Jürgen Schmidhuber
2. Link: Deep Residual Learning for Image Recognition:
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
3. Link: Identity Mappings in Deep Residual Networks:
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
4. Link: ResNet in ResNet: Generalizing Residual Architectures:
Sasha Targ, Diogo Almeida, Kevin Lyman
5. Link: Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning:
Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke

Highway Networks

Deep Residual Learning for Image Recognition

Identity Mappings in Deep Residual Networks

ResNet in ResNet: Generalizing Residual Architectures

Inception-v4, Inception-ResNet

因为出了ResNet，所以Google的researcher马上改造了Inception-v3的网络，引入了类似ResNet block的结构，实验证明，效果也确实变好了，文章就不过多解读了。

本文标题:Re-thinking Deep Residual Networks

文章作者:Binbin Xu

发布时间:2016年03月30日 - 19时21分

最后更新:2016年03月31日 - 15时18分

原始链接:http://freesouls.github.io/2016/03/30/rethinking-deep-residual-networks/

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要在MATLAB中表示本文中提到的CSPDarknet的残差网络架构，你可以遵循以下步骤创建类似的网络结构。请注意，MATLAB的深度学习工具箱支持构建复杂的网络结构，但具体的层名称和参数可能与原始的YOLOv5实现有所不同。下面是简化后的MATLAB代码示例： ### MATLAB代码示例： ```matlab % 定义CSPDarknet的残差块 function layerArray = residualBlock(inFilters, outFilters, numBlocks) layerArray = [ convolution2dLayer(1, outFilters/2, 'Padding', 'same', 'Stride', 1, 'Name', 'conv1'); batchNormalizationLayer('Name', 'bn1'); reluLayer('Name', 'relu1'); convolution2dLayer(3, outFilters/2, 'Padding', 'same', 'Stride', 1, 'Name', 'conv2'); batchNormalizationLayer('Name', 'bn2'); reluLayer('Name', 'relu2'); % 残差连接 additionLayer(2, 'Name', 'add') ]; % 构建多个残差块 for i = 1:numBlocks blockLayers = [ convolution2dLayer(1, outFilters/2, 'Padding', 'same', 'Stride', 1, ... 'Name', ['conv1_' num2str(i)]); batchNormalizationLayer('Name', ['bn1_' num2str(i)]); reluLayer('Name', ['relu1_' num2str(i)]); convolution2dLayer(3, outFilters/2, 'Padding', 'same', 'Stride', 1, ... 'Name', ['conv2_' num2str(i)]); batchNormalizationLayer('Name', ['bn2_' num2str(i)]); reluLayer('Name', ['relu2_' num2str(i)]); additionLayer(2, 'Name', ['add_' num2str(i)]) ]; layerArray = [layerArray; blockLayers]; end % 合并路径 layerArray = [ layerArray; convolution2dLayer(1, outFilters, 'Padding', 'same', 'Stride', 1, 'Name', 'conv_merge'); batchNormalizationLayer('Name', 'bn_merge'); reluLayer('Name', 'relu_merge') ]; end % 主干网络CSPDarknet layers = [ imageInputLayer([inputHeight inputWidth inputChannels], 'Name', 'input'); % Focus层 convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Stride', 1, 'Name', 'focus_conv'); batchNormalizationLayer('Name', 'focus_bn'); reluLayer('Name', 'focus_relu'); % CSPDarknet的残差块 residualBlock(64, 128, 1); maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool1'); residualBlock(128, 256, 3); maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool2'); residualBlock(256, 512, 9); maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool3'); residualBlock(512, 1024, 3); ]; % 创建网络对象 lgraph = layerGraph(layers); % 可视化网络结构 analyzeNetwork(lgraph); ``` ### 解释： 1. **残差块** (`residualBlock` function)：每个残差块由两组卷积层组成，第一组卷积层后跟批量归一化和ReLU激活函数，第二组同样如此，最后通过一个加法层实现跳跃连接。 2. **主干网络** (`layers` array)：首先定义了一个输入层，接着是Focus层，之后是多个残差块和池化层组成的主干网络。 3. **可视化网络** (`analyzeNetwork`)：最后一步是使用`analyzeNetwork`函数来可视化网络结构，帮助理解各层之间的关系。 以上代码只是一个基础框架，实际应用中你需要根据具体的需求调整参数和层数。此外，还可以考虑引入更多的改进措施如SPP模块等以提高性能。更多细节可以在官方文档或者相关文献中查找。如果你想要更精确地复现YOLOv5的CSPDarknet架构，建议参照其源代码进行细致对比和调整。 更多关于如何在MATLAB中实现深度学习模型的信息，请访问[官方文档](https://www.mathworks.com/help/deeplearning/index.html)。
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