即更深的卷积网络会产生梯度消失问题导致网络无法有效训练。 而ResNet 通过设计残差块结构,调整模型结构,让更深的模型能够有效训练更训练。目前 ResNet 被当作目标检测、语义分割等视觉算法框架的主流 backbone。 一,残差网络介绍 作者认为,假设一个比较浅的卷积网络已经可以达到不错的效果,那么即使新加了很多卷积层...
ResNet追求把网络变深,但更深的那些层,旁路网络权重会很小,所以约等于identity映射;也就是说大量的参数其实是被浪费掉的。本文从另一个思路出发,讨论ResNet变宽对性能的影响,最后发现宽网络即使不深的情况下也可以比肩原始的ResNet,并且由于宽网络更适合GPU,速度更快。(卷积可以并行,但是ResNet stage之间只能串行,...
但我们仍然可以在一些最新的网络结构中发现它们的身影,这些经典CNN网络有时候是整个算法提取特征的骨架(特征的质量往往直接影响到分类结果的准确度,表达能力更强的特征也能给模型带来更强的分类能力),因此又称为“Backbone”(骨干网络)。
深度学习-神经网络backbone 主要介绍VGG, ResNet, ResNeXt, DenseNet, SENet这四种网络 目录 VGG ResNet ResNeXt DensNet SENet SE Block Reference VGG 该论文主要论证了网络深度对图片识别任务精度的影响。VGG网络的主要贡献在于提出用连续的3X3的conv代替5X5以及7X7等更加大的filters,进而提升网络的深度。因为进行两次...
backbone这个单词原意指的是人的脊梁骨，后来引申为支柱，核心的意思。在神经网络中，尤其是CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet，resnet，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章（比如分类，生成等等）。所以将这一部分网络结构称为...
参考: 神经网络模型(Backbone) - silence_cho - 博客园自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改。从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示。 主要有三个发…
ResNet 的工作表面,只要建立前面层和后面层之间的“短路连接”(shortcut),就能有助于训练过程中梯度的反向传播,从而能训练出更“深”的 CNN 网络。DenseNet 网络的基本思路和 ResNet 一致,但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接(dense connection)。传统的 L 层卷积网络有 L 个连接——每一层与它的前一...
VGG VGG网络结构参数表如下图所示。ResNet ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G,仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。注意,论文中算的 FLOPs,把乘加当作 1 次计…
在计算机论文中,"backbone" 是指一种在神经网络或机器学习模型中常用的基本结构或骨架。它通常是一个由多个层或模块组成的主干网络,用于提取输入数据的特征。 "backbone" 也可以称为 "主干网络"、"基础网络" 或 "骨干架构"。 在计算机视觉领域的论文中,backbone通常是用于图像处理任务的卷积神经网络(Convolutional Ne...
神经网络是机器学习算法,我们可以将其用于许多应用,例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。 一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。 在本教程中,我们将描述什么是主干以及最流行的主干类型。