之前沿着这样的路线:AlexNet,VGG,GoogLeNet v1,ResNet,DenseNet把主要的经典的分类网络的paper看完了,主要是人们发现很深的网络很难train,知道之后出现的Batch Normalization和ResNet才解决了深层网络的训练问题,因为网络深了之后准确率上升,所以之后的网络效果在解决了train的问题之后,就明显比之前的好,而且通过Bottlenec...
VGGNet, 2014 ILSVRC比赛中的模型,图像识别略差于GoogLeNet,但是在很多图像转化学习问题(比如objectdetection)上效果很好 ResNet(深度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)), 2015ILSVRC比赛冠军,结构修正(残差学习)以适应深层次CNN训练。 DenseNet, CVPR2017 best paper,把ResNet的add变成concat 3. 图像相关任务 3....
VGGNet, 2014 ILSVRC比赛中的模型,图像识别略差于GoogLeNet,但是在很多图像转化学习问题(比如objectdetection)上效果很好 ResNet(深度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)), 2015ILSVRC比赛冠军,结构修正(残差学习)以适应深层次CNN训练。 DenseNet, CVPR2017 best paper,把ResNet的add变成concat 3. 图像相关任...
VGGNet, 2014 ILSVRC比赛中的模型,图像识别略差于GoogLeNet,但是在很多图像转化学习问题(比如objectdetection)上效果很好 ResNet(深度残差网络(Deep Residual Network,ResNet)), 2015ILSVRC比赛冠军,结构修正(残差学习)以适应深层次CNN训练。 DenseNet, CVPR2017 best paper,把ResNet的add变成concat 3. 图像相关任务 3....
tensorflow下实现ResNet网络对数据集cifar-10的图像分类 Inceptionv3传送门:Inceptionv3 DenseNet传送门:DenseNet SegNet传送门:semantic segmentation-segnet ResNet论文地址...经过预处理对所有点减去平均值。第一层为一个3x3的卷积层。之后一共有6n个3x3的卷积层,其中对于为{32,16,8}的features maps分别为2n个卷积...
CIFAR10是一个分类数据集,在pytorch中属于一个入门数据集,数据量会相对较小 CIFAR10的10代表有10个类别 下面是网上关于CIFAR10数据集的模型结构: 该结构主要操作有卷积、池化等,用于提取各种动物的特征 通过计算损失并对损失可视化来观察损失下降情况 通过梯度下降算法来不断更新、优化神经网络 当最后输入一张动物图片...
本文使用pytorch框架,复现了LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet, ResNeXt, RegNet, DenseNet, EfficientNet, MobileNet(v1,v2,v3), ShuffleNet, SENet, PANSNet, RegNet, DLA等主流的卷积神经网络模型,以及Vision Transformer等基于Transformer的模型。同时在使用相同的训练设置的情况下,对以上模型在CIFAR10数据集...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: image 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图...
前面的resnet本质上加强了信息流通解决了深度网络的问题, 而densenet更进一步, 各个层之间互相连接. 论文中说到, 对于L层网络, 连接就有L(L+1)/2. 相比于前面, 这个网络的实现更为复杂, 至少看起来不再是那么直观了. 没事, 我们还是先去改动.
通过在这些置信度扩展上定义调整后的阈值,我们可以实时控制从每个分支退出的数据量以及模型速度和准确性之间的总体权衡。 在我们的实验中,我们使用图像数据集(SVHN 和 CIFAR10)和几种具有不同深度的 DNN 架构(ResNet、DenseNet、VGG)来评估我们的方法。我们的结果表明,所提出的方法使我们能够降低平均推理计算成本,并...