ResNet论文--Deep Residual Learning for Image Recognition

最新推荐文章于 2024-07-13 05:15:00 发布
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#深度学习 #人工智能

本文介绍了残差学习框架，为解决深度神经网络训练中的梯度消失问题，提出每一层学习残差而非直接学习上一层输出。通过快捷连接实现恒等映射，确保网络优化更容易，提高深层网络性能。实验结果显示，残差网络在ImageNet、CIFAR-10等数据集上表现出色，证明了该方法的有效性。

原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.pdf

文章概述 

        本文为了解决较深网络难以训练的问题，提出了残差学习框架（residual learning framework），在该框架中每一层不直接学习上一层的输出，而是学习上一层已经学到的部分与label之间的残差。该框架在ImageNet数据集上使用了152层的残差网络，比VGG深8倍，但其具有较低的复杂度和更高的准确性。该模型在ILSVRC 2015分类任务中获得了第一名，在其他数据集上的表现也很好。

介绍

        如下图所示，在没有使用残差函数的普通网络中，可以看出随着层数的增加，无论是测试精度还是训练精度都不如浅一点的网络表现好。

        假设在一个浅的网络中叠加层数得到一个深的网络，按道理这个深的网络前面层数可以跟浅网络学到一样的东西，多叠加的层数只是做一个identity ma

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PyTorch笔记 - ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition
AGI
12-16 676
VGG19 -> ResNet50，VGG19，图像尺寸下采样，通道放大，最后使用Pooling，再进行分类。stem层是7x7的卷积，CBR(conv + BN + relu)，每两层做一次Residual，操作是一致的，不改变图像尺寸和通道数。每个layer：第1组卷积(Conv+BN)，都需要1x1卷积的downsample变换层，提升通道数量，其他组不需要。：循环stage，再训练block，第1个block的stride下采样，其余不变。stride是用于下采样，stride=2，即下采样2倍。
ResNet——Deep Residual Learning for Image Recognition(论文阅读)
Xiao_Ya__的博客
06-14 1774
ResNet——Deep Residual Learning for Image Recognition(论文阅读)
Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记
04-12
Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记 蓝：生疏词汇 红：疑惑 黄：重点 绿：次重点 使用Edge浏览器可编辑
Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
04-15
深度较之宽度对神经网络具有更重要的意义，能一定程度模拟人脑，但是随着深度的加深，会出现梯度消失问题，阻碍了模型的收敛。Deep Residual Learning for Image Recognition一文给出了一种避免梯度消失的网络模型-深度残差网络，对深度学习的发展至关重要。
【7】Deep residual learning for image recognition.pdf
08-26
Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8 deeper than VGG nets [41] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves 3.57% error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation.
Deep Residual Learning for Image Recognition 论文全文翻译
qq_52560624的博客
04-08 653
图像识别中的残差学习，Deep Residual Learning for Image Recognition全文翻译，微软研究院，翻译实践20230407
精选资源
inet--ResNet--Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
01-31
标题和描述中提到的“Deep Residual Learning for Image Recognition”指的是一种用于图像识别的深度残差学习方法。该方法由微软研究院的研究员何凯明、张祥雨、任少卿和孙剑共同提出，旨在解决深层神经网络训练难度...
【论文阅读】Deep Residual Learning for Image Recognition
weixin_53563701的博客
01-03 849
今天读ResNet的论文。现在ResNet几乎成为行业标杆，遇到什么任务要用模型几乎首选残差网络。不知道为什么，国人写的文章看着就是亲切，读起来也很流畅，边和舍友聊天边读也读的很流畅，没有什么磕磕绊绊的地方，一口气就读完了。
ResNet(论文阅读)：Deep Residual learning for Image Recognition
m0_54248968的博客
07-13 2202
深层神经网络往往更难训练，我们提出了一种残差学习框架，使得网络深度可以大幅度增加，同时降低了训练难度。我们明确地将每一层改造成相对于输入进行学习的残差函数，而不是学习无参考函数。大量的实证证据表明，这种残差网络更容易优化，并且可以通过显著增加网络深度来提高准确率。我们在ImageNet数据集上评估了最大深度达到152层的残差网络——比VGG网络深8倍，但复杂度更低。这些残差网络的集成在ImageNet测试集上的错误率为3.57%。此外，我们还对CIFAR-10数据集的100层和1000层进行了分析。
【论文精读】(ResNet)Deep Residual Learning for Image Recognition理论部分
你的深度学习小站
11-19 1440
Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要 ​ 对于那些比之前所使用的网络深的多的网络，作者提出了一种残差学习框架来缓和训练这种网络的难度。 ​ 作者明确地将这些层重组为关于层输入的残差学习函数，而不是学习新公式的函数。 ​ 作者提供了广泛的经验性的证据，证明这些残差网络更容易被优化，并且能够从急剧增加的深度中获得精确度的提升。 ​ 作者在ImageNetImageNetImageNet数据集上评估了一个深达152152152层的残差网络——比VGGVGG
深度学习论文：Deep Residual Learning for Image Recognition
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Deep-Residual-Learning-for-Image-Recognition 论文笔记
wxl
12-05 3112
本文记录我在读论文《Deep Residual Learning For Image Recognition》时的一些笔记与思考。在读的过程中有一些名词很难理解，经过上下文推敲可以大致猜出其含义，推荐自己读完了之后再观看李沐的ResNet论文讲解视频，可以有更深刻的理解。 研究背景 深度卷积神经网络在图像分类任务中达到一系列的突破。深度网络很自然地将不同层的特征融合起来，形成一个端到端的多层网络风格，而且随着层数的增加，所提取的特征也更加丰富。这随即就引发思考：学习更好的网络就像堆叠更多的层一样简单吗？ 事
《Deep Residual Learning for Image Recognition》论文学习
weixin_46587777的博客
05-08 3108
Deep Residual Learning for Image Recognition 文章地址：《Deep Residual Learning for Image Recognition》 arXiv.1512.03385 ResNet Github参考：https://github.com/tornadomeet/ResNet 这是何大佬的一篇非常经典的神经网络的论文，也就是大名鼎鼎的ResNet残差网络，论文主要通过构建了一种新的网络结构来解决当网络层数过高之后更深层的网络的效果没有稍浅层网络好的问
Deep Residual Learning for Image Recognition （ResNet）论文详细解读
码农研究僧的博客
10-25 2357
更深的神经网络更加难以训练，残差网络主要用来减轻训练的网络，这些网络比之前使用的网络都要深得多在ImageNet的的数据集中网络层数达到了152层，前一年夺冠的VGG只有19层。在COCO物体检测数据集上获得了28%的相对改进在以往的知识中，深度学习层数越深，提取的特征越多。如下图所示，并非网络层数越多越好。引起这部分的原因，这种现象主要是退化：随着网络层数的加深，准确性会达到饱和，梯度传播过程中会逐渐消失，导致无法对前面的网络层权重进行调整，训练误差加大，结果也随之变差。
Deep Residual Learning for Image Recognition 论文学习笔记
菜鸟起飞
08-01 1003
论文题目：深度残差学习在图像识别中的应用 摘要 神经网络越深，训练越困难。我们提出了一种减轻网络训练负担的残差学习框架，比现有网络本质上层次更深。我们根据层输入显式地将层重新表示为学习残差函数，而不是学习未定义函数。同时，我们提供了全面实验数据，这些数据证明残差网络更容易优化，并且可以从深度增加中大大提高精度。在ImageNet数据集上，残差网络的深度可达152层--是vgg网络的...
【论文阅读】ResNet——Deep Residual Learning for Image Recognition
qq_41488595的博客
01-14 1884
文章目录论文阅读模型图示代码实现modeltrainpredictbatch_predict实验结果 论文阅读 感谢p导 有错误希望可以指正 论文中提出了残差思想、两种残差块 随着AlexNet出现之后，大家都开始来堆叠网络 VGG得到的结果表明深度会提高准确率 之后在加深过程中碰到了一系列问题，梯度消失和梯度爆炸，GoogLeNet中为了解决这个问题导致的浅层部分训练不到添加了两个辅助分类器来计算loss，可以使用BN来进行解决。 另外一个问题就是退化，这个问题不是由过拟合导致的，因为在训练集和测
Deep Residual Learning for Image Recognition这篇论文的源代码
最新发布
10-14
<think>嗯，用户这次的问题很明确，是要查找《Deep Residual Learning for Image Recognition》这篇经典论文的源代码。用户已经提供了论文的基本信息（CVPR 2016，Kaiming He等人），还贴心地给出了三个参考引用，不过这些引用主要是论文简介和资源推荐，没有直接提到代码位置。 从对话历史看，用户似乎正在研究计算机视觉领域，可能是个研究生或工程师。ta能准确说出论文全名，说明对领域有一定了解，但可能第一次接触ResNet实现细节。用户情绪应该比较急切——毕竟找代码这种事拖不得。 让我回忆下ResNet代码的常见来源：首先想到官方实现，但原论文没附代码链接（2015年arXiv版通常不包含）。好在作者团队后来在GitHub开源了，最权威的应该是微软亚洲研究院(MSRA)的仓库。另外PyTorch和TensorFlow官方模型库肯定有实现，毕竟ResNet是基础模型。 需要注意两点：一是用户可能要原始CAFFE实现（论文用的框架），二是现在主流用PyTorch重写版。我得把不同版本都列出来，让用户自己选。对了，还要提醒安装依赖——有些老仓库需要特定版本的CAFFE。 用户参考信息里提到优快云有复现文章，这类社区资源虽然非官方但适合初学者，顺便也列出来吧。最后强调下引用规范，毕竟学术场景要注意版权。 （翻查资料确认链接）MSRA的GitHub仓库还活跃着，PyTorch hub的resnet50文档也检查过了…… 嗯，这些资源应该够用户用了。要不要补充训练脚本位置呢？——算了，用户没问训练细节，先给入口就好。 </think>根据论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》（Kaiming He et al., CVPR 2016）的官方信息及开源社区实践，其源代码可通过以下途径获取： --- ### **1. 官方实现（CAFFE框架）** 论文作者团队在**Microsoft Research Asia (MSRA)** 的GitHub仓库提供了原始实现： 🔗 [https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks](https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks) - 包含预训练模型（ResNet-50/101/152）和训练脚本。 - 使用CAFFE框架，支持ImageNet分类任务复现。 --- ### **2. PyTorch官方模型库** PyTorch已将ResNet集成至`torchvision.models`： ```python from torchvision import models resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) # ResNet-18/34/50/101/152等 ``` - 文档：[PyTorch ResNet Docs](https://pytorch.org/vision/stable/models.html#id3) - 完整训练代码参考：[PyTorch Examples](https://github.com/pytorch/examples/tree/main/imagenet) --- ### **3. TensorFlow/Keras实现** - **TensorFlow官方模型库**： [TF Model Garden - ResNet](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/vision/modeling/backbones/resnet) - **Keras内置模型**： ```python from tensorflow.keras.applications import ResNet50 model = ResNet50(weights='imagenet') ``` --- ### **4. 第三方复现资源** | 框架 | 资源链接 | |------------|--------------------------------------------------------------------------| | **PyTorch** | [pytorch-resnet](https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/resnet.py) | | **TensorFlow** | [TF ResNet](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/legacy/image_classification/resnet/resnet_model.py) | | **简明实现** | [ResNet in 20 Lines](https://github.com/ry/tensorflow-resnet) (学习用) | --- ### **注意事项** 1. 原始论文使用**CAFFE**，若需完全复现实验，建议优先选择[官方仓库](https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks)。 2. 预训练模型下载： - PyTorch：`pretrained=True`自动下载 - CAFFE：官方GitHub提供模型下载链接（`.caffemodel`文件）[^1]。 3. 训练数据需遵循ImageNet格式，数据集准备可参考[ImageNet官方](http://www.image-net.org/)。 --- ### 相关问题 1. **ResNet的残差连接如何解决深层网络梯度消失问题？** > 残差块通过恒等映射（$ \mathcal{F}(x) + x $）使梯度可直接回传至浅层，缓解了链式求导的梯度衰减[^1]。 2. **ResNet相比VGG/Inception有何创新？** > 通过短路连接（shortcut）构造残差学习，允许网络深度超过100层而不退化（2015年突破性进展）[^3]。 3. **如何在自己的数据集上微调ResNet？** > 修改最后一层全连接，冻结浅层参数，用较小学习率微调分类层（示例代码见PyTorch/TF文档）。 [^1]: Kaiming He et al. *Deep Residual Learning for Image Recognition*. arXiv:1512.03385 [^3]: CVPR2016 ResNet 论文解读与复现分析
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