ResNeXt

最新推荐文章于 2024-04-28 21:14:00 发布
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ResNet改进(36)：ResNeXt与ResNet的混合模型实现
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基于ResNet34的基础架构将原始ResNet的基本块替换为ResNeXt块保留ResNet的整体结构但增强了特征提取能力可选的预训练权重加载灵活的输出类别数配置。
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关于ResNeXt网络的pytorch实现
09-18
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pytorch_resnext:ResNeXt的PyTorch实现
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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。
ResNeXt-CIFAR10
12-20
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ResNext《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》中文翻译
qq_38109282的博客
06-28 877
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
ResNeXt网络解析
m0_56192771的博客
04-13 3276
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
ResNext
陈泊舟的博客
03-25 539
文章转自个人服务器：http://burningcloud.cn/article/198/index.html
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03-08 399
论文：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接：link. PyTorch代码： link. 这是一篇发表在2017CVPR上的论文，介绍了ResNet网络的升级版：ResNeXt。下面介绍我看这篇论文时候做的笔记，和大家一起分享该模型。 作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：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（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度
轻量级网络：ResNeXt
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07-26 2557
目录 insight Method Template Revisiting Simple Neurons Aggregated Transformations Model Capacity Experiments Experiments on ImageNet-1K Cardinality vs. Width Increasing Cardinality vs. Deeper/Wider Residual connections Comparisons with state-o...
ResNeXt网络结构
2301_78820199的博客
04-28 681
ResNeXt网络结构简单介绍，block更新
ResNeXt详解
For_learning的博客
05-18 1683
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
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### 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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