残差网络中,将堆叠的几层卷积layer称为残差块(Residual Block),多个相似的残差块串联构成 ResNet。ResNet18 和 ResNet34 Backbone用的都是两层的残差学习单元(basic block),更深层的ResNet则使用的是三层的残差学习单元(bottle block)。 ResNet18 其结构如下图所示。 ResNet18 网络具体参数如下表所示。 假设图像...
Resnet系列;2.Unet系列等;2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等;3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:big-yellow-j.top/posts/ 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: 1. Resnet系列 主要有何凯明大佬提出,主要有resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,这几种区别主要就在于...
ResNet50 为 [3, 4, 6, 3]。 个人思考 看了后续的ResNeXt、ResNetv2、Densenet、CSPNet、VOVNet等论文,越发觉得ResNet真的算是Backone领域划时代的工作了,因为它让深层神经网络可以训练,基本解决了深层神经网络训练过程中的梯度消失问题,并给出了系统性的解决方案(两种残差结构),即系统性的让网络变得更“深”...
作者设计的主干网络SCAResNet,将前述创新模块整合到ResNet[7]中,在杜克大学发布的电力传输和配电基础设施图像数据集[8]上取得了有希望的结果。 II Methods SCAResNet结合了基于ResNet的位置编码多头交叉注意力(Positional-Encoding Multi...
同时,将BN/ReLu这些activation操作挪到了Conv(真正的weights filter操作)之前,提出“预激活“操作,并通过与”后激活“操作做对比实验,表明对于多层网络,使用了预激活残差单元(Pre-activation residual unit) 的resnet v2都取得了比resnet v1(或 resnet v1.5)更好的结果。
Res2Net是在ResNet模型基础上提出的一种新的模块,它的核心思想是将ResNet中的卷积分解成多个子模块,每个子模块可以利用更多的特征信息,从而增强了网络的表达能力。 与ResNet相比,Res2Net的主要优势在于它能够更好地捕捉不同尺度的特征信息。在ResNet中,每个卷积层都只能捕捉一定范围内的特征,而Res2Net通过将卷积分...
SCAResNet结合了基于ResNet的位置编码多头交叉注意力(Positional-Encoding Multi-head CCA)和SPPRCSP模块,其架构如图2所示。 Positional-Encoding Multi-head CCA Module 在检测传输和分配塔的过程中,一个挑战是丰富特征的可获得性有限,特别是对于常常表现为微小黑色线性形状的分配塔。为了减轻分配塔特征不够鲜明的问题,...
ssd主要的思想是以cnn做为特征提取网络,例如以resnet50做为提取网络,删除掉resnet后面的全连接层,再增添几层额外的卷基层提取特征,得到不同尺度的特征图,然后我们让这些不同层次的特征图分别预测不同大小的目标,浅层卷积层提取到的是比较细小的特征,越深层的卷积提取到的信息会越丰富,因此我们让浅层的卷积特征图...
假设图像输入尺寸为,1024×20481024×2048,ResNet 共有五个阶段。 其中第一阶段的conv1 layer为一个7×77×7的卷积核,stride为 2,然后经过池化层处理,此时特征图的尺寸已成为输入的1/4,即输出尺寸为512×1024512×1024。 接下来是四个阶段,也就是表格中的四个layer:conv2_x、conv3_x、conv4_x、conv5_x...
去年,AI科技大本营为大家报道过南开大学媒体计算实验室在边缘检测和图像过分割的工作成果,不仅刷新了精度记录,算法也已经开源。今天要为大家再介绍该实验室的最新工作——Res2Net,一种在目标检测任务中新的 Backbone 网络模块。 ResNet 大家都很熟悉了,由何恺明等人于 2015 年提出,其强大的表征能力,让很多计算机视觉...