ResNeXt

最新推荐文章于 2023-12-13 16:42:36 发布
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#深度学习

博客主要对ResNeXt算法进行了详细讲解，ResNeXt算法是深度学习领域的重要算法，了解该算法有助于在相关领域开展研究和应用。
ResNeXt算法详解
AI之路
05-11 9万+
论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431 PyTorch代码：https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch 这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版
ResNeXt详解
For_learning的博客
05-18 1729
ResNeXt详解 论文《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》 1 主要思想 随着CNN网络的发展，很多SOTA的网络结构被提出，同时引入了一些新的结构设计方法。 VGG网络作为一个经典模型，它提出了叠加相同形状的块（stacking block）来增加模型深度的策略，后续提出的深层CNN模型也基本使用了这一策略。 Inception系列网络提出了split-transform-merge的策略，通过多分支卷积实现在低
论文阅读理解 - ResNeXt - Aggregated Residual Transformations for DNN
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
12-20 1万+
ResNeXt - Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks [Paper] [Code-Torch] [Code-PyTorch] [Code-Keras] [Code-Caffe] [Code-Tensorflow] 摘要： 高度模块化的网络结构，用于图像分类； 通过重复 b...
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks【ResNeXt翻译】
qq_32244493的博客
11-26 462
论文链接 代码链接（Pytorch） 介绍 图1图1图1 本文提出一种简单的体系结构，这个结构采用VGG和ResNet使用的层堆叠策略，同时以一种简单、可扩展的方式利用拆分-转换-合并的策略。我们网络中的一个模块执行一组转换，每个转换都在低维嵌入中进行，其输出通过求和进行聚合。我们追求该想法的简单实现——要聚合的转换都是相同的拓扑（如图1右边所示）。这种设计允许我们扩展到任何大量的转换，而不需要专门去设计。 在这种简化的情况下，我们的模型还有另外两种等效形式(图3)。图3(b)中的重构看起来类似于In.
关于ResNeXt网络的pytorch实现
09-18
ResNeXt网络是一种深度神经网络，它在ResNet网络的基础上引入了分组卷积的概念，从而改进了网络的结构。ResNeXt通过在每个卷积层使用分组卷积来增加网络的宽度，以此来提升网络的性能。每个分组卷积可以看作是一个子...
精选资源
pytorch_resnext:ResNeXt的PyTorch实现
05-15
ResNeXt的PyTorch实现 用法 $ python main.py --depth 29 --cardinality 4 --base_channels 64 --outdir results CIFAR-10的结果 模型 测试错误（3次运行的中位数） 测试错误（纸上） 训练时间 ResNeXt-29 4x64d ...
ResNeXt-Tensorflow-master.rar_ResNeXt_ResNeXt下载_beem1c_resnext网络
07-14
是残差网络的延伸，已经存在的网络。内容是可以运行的。
精选资源
ResNeXt-CIFAR10
12-20
ResNeXt-CIFAR10是一个基于PyTorch实现的深度学习项目，专注于使用ResNeXt模型在CIFAR-10数据集上进行图像分类任务。CIFAR-10是一个广泛用于计算机视觉研究的小型图像数据集，包含10个类别的60,000张32x32像素的彩色...
【论文笔记】【cnn】ResNeXt详解
Chen_Swan的博客
04-22 963
ResNeXt解决的问题： 传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（channels，filter size等），网络设计的难度和计算开销也会增加。本文提出的ResNeXt结构可以在不增加参数复杂度的情况下提高准确率，同时还减少了超参数的数量。 ResNeXt乍一看很像inception，作者也在论文中提到了vgg相关。VGG和resnet主要采用堆叠网络来实现...
ResNext《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》中文翻译
qq_38109282的博客
06-28 905
摘要 我们为图像分类提供了一个简单的高度模块化的网络架构。我们的网络通过重复构建块来构造，该构建块聚合具有相同拓扑的一组变换。我们的简单设计导致均匀的多分支架构，只有几个超级参数设置。该策略公开了一种新的维度，我们称之为“基数”（变换集的大小），除了深度和宽度的尺寸之外，还为本要素。在ImageNet-1K数据集上，我们经验表明，即使在保持复杂性的限制条件下，增加的基数能够提
详解ResNeXt网络(一)
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sgzqc的专栏
11-17 1万+
1 引言 今天我们来回顾经典网络结构 ResNeXt，这个网络可以被解释为 VGG、ResNet 和 Inception 的结合体，它通过重复多个block（如在 VGG 中）快组成，每个block块聚合了多种转换（如 Inception），同时考虑到跨层连接（来自 ResNet）。 RenNeXt网络是许多最先进网络（如 NFNet）的支柱，并且已被证明是许多视觉任务（从对象检测到分割）的快速而准确的选择。 闲话少说，让我们先从VGG,Inception和ResNet开始讲起. 2 VGG 在我们深入研究
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解
yangyu0515的博客
12-13 2072
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解
DL之ResNeXt：ResNeXt算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-01 7324
DL之ResNeXt：ResNeXt算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 目录 ResNeXt算法的简介(论文介绍) ResNeXt算法的架构详解 ResNeXt算法的案例应用 相关文章DL之ResNeXt：ResNeXt算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之ResNeXt：ResNe...
ResNeXt网络解析
m0_56192771的博客
04-13 3354
ResNeXt是ResNet和Inception的结合体.ResNeXt借鉴Inception的“分割-变换-聚合”策略（即split-transform-merge），不同于Inception 的是，ResNext不需要人工设计复杂的Inception结构细节，而是每一个分支都采用相同的拓扑结构。ResNeXt的本质是分组卷积（Group Convolution)，通过引入基数（Cardinality）来控制分组的数量 1 split-transform-merge策略 2 简化Inception In
​​​​​​​DL之ResNeXt：ResNeXt算法的架构详解
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-20 4431
DL之ResNeXt：ResNeXt算法的架构详解 相关文章DL之ResNeXt：ResNeXt算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之ResNeXt：ResNeXt算法的架构详解 ResNeXt算法的架构详解 1、主要思想——Inception与ResNet相互借鉴 Inception借鉴ResNet提出Inception-ResNet。...
ResNeXt 写的比较好的
邹小驴
06-13 539
https://blog.youkuaiyun.com/Chunfengyanyulove/article/details/79450450
resnext
最新发布
03-09
### ResNeXt 深度学习模型架构特点 ResNeXt 是一种改进版的残差网络 (ResNet)，旨在提高图像识别任务中的性能。其核心特点是引入了聚合残差变换的概念，这使得模型能够在不增加计算复杂度的前提下提升表达能力。 #### 聚合残差变换 ResNeXt 中的关键创新在于使用了一种称为“基数”（cardinality）的新维度来扩展网络宽度。不同于传统的仅通过加深或加宽网络的方法，ResNeXt 提出了并行分支的设计思路，每个分支执行相同的操作但参数独立[^1]。这种设计允许更灵活地调整网络容量，并且实验证明可以带来显著的效果增益。 #### 卷积操作细节 具体来说，在每一个残差单元内部，ResNeXt 使用一组平行的小型卷积核来进行特征提取工作。这些小型卷积核共享相同的输入通道数和输出通道数，但在不同路径上具有不同的权重矩阵。这样的结构不仅保持了原始残差连接的优势——即缓解梯度消失问题和支持非常深的学习过程；同时也增强了模型对于局部模式的理解力[^3]。 ```python def resnext_block(input_tensor, filters, cardinality=32): # 定义基础滤波器数量 base_filters = filters // cardinality # 创建多个并行的卷积路径 paths = [] for i in range(cardinality): path = Conv2D(base_filters, kernel_size=(3, 3), padding='same')(input_tensor) paths.append(path) # 合并所有路径的结果 concat = Concatenate()(paths) return Activation('relu')(concat) ``` ### 应用场景实例 ResNeXt 已经被广泛应用于各种计算机视觉领域，特别是在那些需要高精度分类的任务中表现出色。例如，在一项研究中提到，为了应对城市生活垃圾自动分拣的需求，研究人员开发了一个名为 OM-ResNeXt50 的改进版本用于垃圾分类识别。通过对现有数据集不足之处的研究，团队建立了专门针对中国国情下的垃圾图片数据库 FCGC-TrashNet，并在此基础上进行了针对性优化。最终实验表明，相比于标准配置下运行的基础 ResNeXt50 模型，OM-ResNeXt50 将整体准确率提高了大约五个百分点[^4]。
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