重读残差网络——resnet(对百度vd模型解读)

原创 已于 2023-01-20 11:44:46 修改 · 2.2k 阅读 · 8 ·
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#网络 #cnn #p2p

于 2021-05-02 00:03:04 首次发布
本文介绍ResNet如何解决卷积神经网络(CNN)随深度增加而出现的性能退化问题。通过引入shortcut连接使网络能学习残差函数而非直接学习恒等映射，从而简化了深层网络的训练过程。

  resnet 解决了随着CNN网络深度的加深，网络性能退化的一个问题。

具体解释见 （11：20）：  飞桨开发者live：手把手教你玩转工业质检_哔哩哔哩_bilibili 一分钟带你认识残差模块

对百度vd模型解读（14：40）：飞桨开发者live：手把手教你玩转工业质检_哔哩哔哩_bilibili

很好的解释：深度学习经典网络（4）ResNet深度残差网络结构详解_青衫憶笙-优快云博客_resnet网络结构

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PaddleClas：ResNet_vd结构
微风❤水墨
07-05 1094
而且，在这个模块中将feature size缩小了两倍，所以在conv3_x中的第一个basicBlock中，使用了stride=2，此时feature map的size也已经缩小了，所以需要在shortcut中添加1*1卷积，并且stride=2，让输入和输出具有相同的形状，从而可以相加。根据上面表格中的表述，可以将整个网络的主体部分分为4块，conv2_x，conv3_x，conv4_x，conv5_x，在所有的结构中conv2_x这一部分都没有对的大小做改变feature map。
深度学习中的网络退化与残差网络ResNet的恒等映射
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09-22 515
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分享 | 基于图像分类网络ResNet50_vd实现桃子分类
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12-16 2091
随着时代的快速发展，人工智能已经融入我们生活的方方面面。中国的农业也因人工智能而受益进入高速发展阶段。现今，看庄稼长势有卫星遥感技术，水果分拣有智能分拣系统，灌溉施肥有自动化机械…… 具体以水果分拣场景为例，大型的水果种植园每到丰收的季节，都会雇佣大量的分拣工人来分拣水果，这是一件人力成本很高的事情。另外，人工分拣水平层次不一还可能使得农场主收益受到很大影响。然而，如今智能水果分拣系统的出现，可以自动根据设置的水果等农作物的品级进行分拣，降低人力成本，提高处理效率，提升分拣的准确性，那么问题来了。
【动手学Paddle2.0系列】 手把手教你在ResNet_d中添加DCN
lxm12914045的博客
05-03 4634
手把手教你在ResNet_d中添加DCN 1、理论   关于Resnet_vd以及DCN（可变形卷积），大家可以参考我之前的项目， 【动手学Paddle2.0系列】PP-YoLo详解（1） ， 【动手学Paddle2.0系列】可变形卷积（Deformable Conv）实战 复习一下相关的理论知识。 2、代码详解   对于ResNet的BasicBlock结构，其包含两层1 * 1卷积，一层3 * 3卷积。如果我们想在其结构中引入DCN，直接将3 * 3卷积更换为DCN即可。如下面
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