ResNet 101是由Kaiming He提出的一种深度学习模型,它具有101层,并且它的参数量达到了45.3M。对于ResNet 101的参数量规模,学者们一直都在关注如何更有效地使用它。 例如,一些研究报告指出,ResNet 101在解决视觉问题时仍然具有良好的性能,即使参数量越少越好。为了探索使用ResNet 101更有效地进行视觉任务,学者们提出...
结果表明,ResNet101的参数量为2.61M,一般比较多的参数量是3M以上。 总结一下,ResNet101的参数量为2.61M,其结构为101个层,每层有256个卷积核,每个卷积核的大小为3×3,卷积层共有256×3×3=2304个参数。 ResNet101在图像分类、目标检测、图像识别等领域取得了令人瞩目的成果,由此可见,它参数量的设定是合理的...
所以我对于上面的ResNet34,ResNet101,只拿出了pytorch 官方代码layers之间的特征,至于同一layer内block之间的特征,甚至同一block内每一跳连结构之间的特征我还没想到好方法拿出来,因为那样就可控的融合一些感受野的feature map,结果应该会好一点。 上面讲我自己的背景,现在才是本文的key point 分割线,我就找类似想法的...
x = Activation('relu', name='res' + str(stage) + block + '_relu')(x) return x def resnet101(no_classes, initialization='imagenet', weight_decay=0, final_activation=None): # no_classes:数据集 # initialization: 初始化方式 # weight_decay: 权重衰减量 '''Instantiate the ResNet101 ar...
ResNeXt——与 ResNet 相比,相同的参数个数,结果更好:一个 101 层的 ResNeXt 网络,和 200 层的 ResNet 准确度差不多,但是计算量只有后者的一半 2018-05-13 11:44 −... bonelee 0 31783 网络7层 4层 5层 协议 2019-12-25 17:41 −一、7层7层是指OSI七层协议模型,主要是:应用层(Application)...
参数量不变,但是效果太好,这个时候通常会有一个『但是』。。。但是,因为分组了,多个分支单独进行处理,所以相交于原来整个一起卷积,硬件执行效率上会低一点,训练ResNeXt-101(32x4d)每个mini-batch要0.95s,而ResNet-101只要0.70s,虽然本质上计算量是相同的,通过底层的优化因为能缩小这个差距。好消息是,看了下最近的...
参数量不变,但是效果太好,这个时候通常会有一个『但是』。。。但是,因为分组了,多个分支单独进行处理,所以相交于原来整个一起卷积,硬件执行效率上会低一点,训练ResNeXt-101(32x4d)每个mini-batch要0.95s,而ResNet-101只要0.70s,虽然本质上计算量是相同的,通过底层的优化因为能缩小这个差距。好消息是,看了下最近的...