resnext网络写的比较好的

最新推荐文章于 2023-05-14 23:17:37 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zouxiaolv/article/details/80649021
本文汇总了三个来自 优快云 的博客链接, 分别涉及不同的技术主题. 第一篇由 u014380165 发表, 第二篇作者为 zziahgf, 第三篇则由 xuanwu_yan 撰写. 这些文章覆盖了多种信息技术领域的知识, 是学习和参考的好资源.

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/71667916

https://blog.youkuaiyun.com/zziahgf/article/details/78854456

https://blog.youkuaiyun.com/xuanwu_yan/article/details/53455260

zouxiaolv
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ResNeXt网络结构的详解
浩瀚之水的专栏
06-15 594
ResNeXt是ResNet的升级架构，由Facebook AI Research于2016年提出。其创新点在于引入基数（Cardinality）概念和分组卷积（Grouped Convolutions），通过增加并行变换路径的数量而非深度或宽度来提升模型性能。实验表明，ResNeXt-101精度超越ResNet-200，但计算量仅为后者50%。该架构采用模块化设计，包含三种等价实现形式，推荐使用计算高效的分组卷积方案。在ImageNet分类任务中，ResNeXt-50(32×4d)错误率比ResNet-5
【深度学习】了解残差网 ResNet 和 ResNeXt 的架构
gongdiwudu的专栏
07-18 6859
了解和实现 ResNet 和 ResNeXt 的架构以实现最先进的图像分类：从Microsoft到 Facebook [第 1 部分]，在这篇由两部分组成的博客文章中，我们将探讨残差网络。更具体地说，我们将讨论Microsoft研究和Facebook AI研究发布的三篇论文，最先进的图像分类网络 - ResNet和ResNeXt架构，并尝试在Pytorch上实现它们。
关于ResNeXt网络的pytorch实现
09-18
今天小编就为大家分享一篇关于ResNeXt网络的pytorch实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
ResNeXt结构的改进
shirleycyy的博客
04-16 851
【图像分类案例】(1) ResNeXt 交通标志四分类，附Tensorflow完整代码
博观而约取，厚积而薄发
03-25 3349
各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 构建 ResNeXt 神经网络模型，通过案例实战 ResNeXt 的训练以及预测过程。每个小节的末尾有网络、训练、预测的完整代码。想要数据集的私聊我就行。
ResNeXt
qq_38016957的博客
09-30 716
主要思想: Inception借鉴ResNet提出Inception-ResNet ResNet也借鉴Inception提出ResNext,主要就是单路卷积变成多个支路的多路卷积,进行分组卷积。 卷积的范式 归纳了Inception的模式: split-transform-merge 如下图所示,先将输入分配到多路,然后每一路进行转换,最后再把所有支路的结果融合。 Inception的缺点...
附代码 ResNeXt
weixin_44543648的博客
12-27 604
Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks论文解读 论文链接：https://github.com/prlz77/ResNeXt.pytorch 摘要： VGG展示了一个简单而有效的策略来构建非常深的网络：堆叠相同尺寸的block，这一规则的简单性可以减少将超参数过度适应于特定数据集的风险。Inception module 证明了精心设计的拓扑能够在低理论复杂性的情况下实现令人信服的精度，他采取的策略是是分裂-转换-合并策略。在I
基于卷积的图像分类识别（五）：ResNet & ResNeXt
极光喵的博客
05-14 2103
深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。直到今天，各种最先进的模型中依然处处可见残差连接的身影，其paper引用量是CV领域第一名。ResNet的作者何恺明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖，当然何博士的成就远不止于此，感兴趣的可以去搜一下他后来的辉煌战绩。
ResNet、ResNeXt详解以及代码实现
weixin_43605214的博客
11-01 1729
resnet可以堆叠上千层，但简单堆叠卷积层会造成梯度消失梯度爆炸，以及退化问题，本文深入讨论了使用BN来防止梯度消失/梯度爆炸，并加速训练，使用残差结构解决退化问题，并分析了两种两种不同的残差块，以及分析了resnext中使用组卷积优化后的残差块
SE-ResNeXt深度模型提升孟加拉手写复合字符识别性能
ResNeXt是一种深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN），通过引入SE块，能够更好地融合空间信息和通道依赖性。SE块通过局部感受野内的挤压操作，捕捉到字符内部的局部特征，然后通过激发机制...
沙特国王大学：SE-ResNeXt深度学习模型提升孟加拉手写复合字符识别
文章作者Mohammad Meraj Khana等人，来自孟加拉国达卡BRAC大学和贾汉吉尔纳加尔大学的计算机科学与工程系，提出了一种创新的深度学习模型，利用深度卷积神经网络（CNN）结构——SE-ResNeXt。SE-ResNeXt结构引入了...
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 3.89 〜3.75（来自图7） 31h17m ResNeXt-29 8x64d 3.97（1次） 3.65（10次平均） 42h50m * ResNeXt-29 16x64d 3.58（10次平均） 注意两种模型均使用单个GPU进行训练。 ResNeXt-29 4x64d的批次大小为32，初始学习率为0.025。 ResNeXt-29 8x64d的批次大小为64，初始学习率为0.05。 在本文中，他们使用8个GPU，批处理大小为128，初始学习
ResNeXt-in-tensorflow-master.zip
12-12
ResNeXt-in-tensorflow-master.zip cifar10很准确率到82%
ResNeXt代码复现＋超详细注释（PyTorch）
热门推荐
路人贾的博客
01-14 1万+
ResNeXt代码复现（PyTorch），每一行都有超详细注释，新手小白都能看懂，亲测可运行
快速理解ResNeXt（结合代码）
Orange_sparkle的博客
09-20 2679
ResNeXt实际上就是对Resnet网络的结构做出了一些调整，性能有些许提升，主要的改变就是将之前得普通卷积改成了组卷积（如果不知道组卷积的建议先去了解下），减少了一定的参数量。上图为论文中给出的ResNeXt的性能，可以发现ResNeXt-101对比ResNet-101来说，错误率明显下降，在输入尺寸为320x320和299x299时的错误率也比同时期的其他网络要低。
ResNeXt代码实现
gg13213的博客
12-20 1117
ResNeXt开发环境准备工作项目代码结构 开发环境 python–3.7 torch–1.8+cu101 torchsummary torchvision–0.6.1+cu101 PIL numpy opencv-python pillow imageio 准备工作 cifar10数据集下载地址： https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 预训练权重下载地址 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.
解读ResNeXt代码
wjk137381的博客
10-04 319
python 残差网络--ResNeXt （附python代码）
weixin_43896283的博客
09-12 2097
残差网络–ResNeXt （附python代码） 一、ResNet、ResNeXt介绍 ####1.1 ResNet 的结构 ResNet 采用模块化的思维来替代整体的卷积层，通过一个个模块的堆叠来替代不断增加的卷积层。按照残差模块堆叠数量的不同，产生了不同深度的ResNet网络，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101和ResNet-152，其中所有的网络都可以分为5部分，分别是conv1、conv2_x、conv3_x、conv4_x、conv5_x。 ####
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