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...
创建添加Res2Net模块的YOLOv5的yaml配置文件 # Parametersnc: 80 # number of classesdepth_multiple: 0.33 # model depth multiplewidth_multiple: 0.50 # layer channel multipleanchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P...
Res2Net和ResNeXt一样,是ResNet的变体形式,只不过Res2Net不止提高了分类任务的准确率,还提高了检测任务的精度。Res2Net的新模块可以和现有其他优秀模块轻松整合,在不增加计算负载量的情况下,在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了ResNet。因为模型的残差块里又有残差连接,所以取名为Res2Net。 3.1 Res2...
在第一层必须有一个1x1的卷积进行升维处理,但是高宽保持不变,故该残差path上的1x1的卷积的步长为1,padding为1.4)经过layer3/4/5:每一个第一层都需要改变输入的维度和高宽,对于resnet18/34,则在第一个3x3conv上将步长设置为2;对于resnet50/101/154,则将3x3conv的步长设置为2;并且将残差path上的1x1conv的步...
50层的ResNet就是将34层网络中2层的模块替换成3层的瓶颈模块,101层和152层则是使用更多的3层模块来构建,值得注意的是,虽然层的深度明显增加了,但是152层ResNet的计算复杂度(113亿个FLOPs)仍然比VGG-16(153 亿个FLOPs)和VGG-19(196亿个FLOPs)的小很多。
代码地址:https://github.com/Res2Net/Res2Net-PretrainedModels 论文摘要与创新点 在诸多视觉任务中,提取多尺度特征非常重要。backbone卷积神经网络(CNN)的最新进展中,也在不断增加更强大的多尺度特征表示能力,从而在更广泛的应用中实现了一致的性能提升。然而,大多数现有的网络架构都是在一层一层的基础上使用了多...
res2net500.947 & 0.0360.871 & 0.0700.837 & 0.0520.936 & 0.0310.885 & 0.0960.892 & 0.037 Evaluation You may refer to this repo for results evaluation:SalMetric. Todo We will merge this repo into the official repo of PoolNet soon. We only modify the normalization of inputs of the PoolNe...
作者提出了一个新的参数:尺度维度(scale),即Res2Net模块中特征图被分成的组数,它将作为一个基础的参数出现在网络中,实验表明,提高尺度维度将比提高其他维度效果更好。 可替换的Res2Net模块 图3 图2展示出了我们提出的 Res2Net 模块和普通瓶颈层的 差别。在 1 × 1 的卷积层后面,我们将特征图分为 s 个子...
Res2Net(Res2idual Networks with Multi-scale Residual Blocks)是一种基于残差网络(ResNet)改进的深度学习架构,旨在提高网络在视觉任务中提取多尺度特征的能力。通过在一个残差块内部引入更细粒度的分层连接,Res2Net能够在不显著增加计算量的情况下,增强网络对多尺度信息的捕捉能力。 2. 阐述多尺度特征提取的意义 ...
Res2Net / Res2Net-PretrainedModels Star 1.1k Code Issues Pull requests (ImageNet pretrained models) The official pytorch implemention of the TPAMI paper "Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture" backbone pytorch multi-scale res2net jittor Updated Dec 8, 2022 Python yeyupiaoling ...