return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_to...
短程残差连接是指一个RCU或残差池组件中的局部short-cut连接,而长程残差连接是指RefineNet模块和ResNet块之间的连接。通过长程残差连接,梯度可以直接传播到ResNet的早期卷积层,从而实现所有网络组件的端到端训练。 融合块融合了多条short-cut的信息,这可以看作是对具有必要维度或分辨率适应性的多条残差连接进行求和融...
DeepLabv2中的ResNet网络 deepernetwork 这一个多周忙别的事去了,忙完了,接着看讲义~ 这章讲的是深度网络(Deep Network)。前面讲了自学习网络,通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接,显然是3层的。而这章则要讲深度(多层)网络的优势。 Deep Network: 为什么要使用深度网络呢?使用深度网络最主要...
短程残差连接是指一个RCU或残差池组件中的局部short-cut连接,而长程残差连接是指RefineNet模块和ResNet块之间的连接。通过长程残差连接,梯度可以直接传播到ResNet的早期卷积层,从而实现所有网络组件的端到端训练。 融合块融合了多条short-cut的信息,这可以看作是对具有必要维度或分辨率适应性的多条残差连接进行求和融...
图7 ResNet101中辅助损失的说明。每个蓝框表示一个残差块。辅助损失是在res4b22残差块之后添加的 当前SOTA!平台收录PSPNet共5个模型实现。 5、 Dense-Net 随着CNN的层数不断加深,信息(输入信息或者梯度信息)容易出现弥散现象。一些研究专门针对此问题展开,比如ResNets、Stochastic depth和FractalNets。本文引入了密集卷...
DeepLab v3+通过encoder-decoder进行多尺度信息的融合,同时保留了Deeplab V3的空洞卷积和ASPP层, 其骨干网络使用了ResNet模型,提高了语义分割的健壮性和运行速率,在 PASCAL VOC 2012 dataset取得了state-of-art performance,89.0mIOU。原版Deeplab V3+的架构如下图 为了更好地适应我们的任务的特点,即前景-背景不均衡...
DeepLabV2[2]在前一代的基础上进行改进,依旧是使用空洞卷积,但主干网络已经替换为ResNet,另外提出了空洞空间金字塔池化(ASPP)结构,如图3所示。 图3 空洞空间金字塔池化结构 其通过在固定的特征图上,使用不同空洞率的空洞卷积并行提取特征,能多比例捕获对象及上下文信息。其...
图1 ResNet的结构图 1. Init Block 由一个7×7的卷积层+一个maxpooling层组成,其中卷积层的stride为2,因此经过Init block后的输出尺寸降了4倍。Init Block输出为64通道。 2. stage1-4 stage1-4的残差块个数依次为[3,4,6,3]. stage1 stage1由三个unit(残差单元)构成,都是1×1或3×3的小卷积,且...
上图演示了ResNet结构中,不使用空洞卷积(上)和使用不同膨胀率的空洞卷积(下)的差异,通过在Block3后使用不同膨胀率的空洞卷积,保证在扩大视野的情况下,保证特征图的分辨率。 ②并行结构 作者通过实验发现,膨胀率越大,卷积核中的有效权重越少,当膨胀率足够大时,只有卷积核最中间的权重有效,即退化成了1x1卷积核,...
如图10,MaskLab采用ResNet-101作为特征提取器。它由三个部分组成,所有的特征共享到conv4(或res4x)块,还有一个额外的重复conv5(或res5x)块用于Faster-RCNN中的box分类器。原始的conv5块在语义分割和方向预测中都是共享的。建立在Faster-RCNN之上的MaskLab生成了box预测、语义分割逻辑(用于像素级分类的逻辑)和方向预...