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...
importtorch.nnasnnimportmathimporttorch.utils.model_zooasmodel_zooimporttorchimporttorch.nn.functionalasF__all__=['Res2Net','res2net50']model_urls={'res2net50_26w_4s':'https://shanghuagao.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/res2net/res2net50_26w_4s-06e79181.pth','res2net50_48w_2s':'htt...
这两种结构分别针对ResNet34(左图)和ResNet50/101/152(右图),一般称整个结构为一个”building block“。其中右图又称为”bottleneck design”,目的一目了然,就是为了降低参数的数目,第一个1x1的卷积把256维channel降到64维,然后在最后通过1x1卷积恢复,整体上用的参数数目:1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64...
res2net模型结构 Res2Net是一种用于图像识别任务的深度神经网络模型结构。它在ResNet的基础上进行了改进,主要是通过引入了多尺度特征处理模块,以增强模型对不同尺度特征的表征能力。 Res2Net模型结构的核心是其特殊的Residual Block设计。在Res2Net中,每个Residual Block被分解成了多个子模块,每个子模块都专门处理不...
Resnet引入短连接,因此在有更深的网络结构的同时缓解了梯度消失的问题。特征提取的过程,短连接让不同的不同卷积相结合。类似的,densenet里的密集连接也使得网络能够处理一个很大范围的尺度。 残差块里头又有残差连接,所以取名res2net >Res2Net的bottleneck模块 ...
只要把ResNet中的block块换成Res2Net的block块,其他什么都不用动,物体检测立刻提升2个点。 正如谷歌Brain的EfficientNe论文所显示的,对于CNN架构的各个方面(宽度、深度、分辨率)的扩展,投资的回报正在迅速减少。 有一篇新的论文,来自Gao,Cheng,Zhao等人,Res2Net: a new multi-scale backbone architecture,展示了在...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
3.1 Res2Net模型结构 模型结构看起来很简单,将输入的特征x,split为k个特征,第i+1(i = 0, 1, 2,...,k-1) 个特征经过3×3卷积后以残差连接的方式融合到第 i+2 个特征中。这就是Res2Net的主要结构。那么这样做的目的是为什么呢?能够有什么好处呢? 答案就是多尺度卷积。多尺度特征在检测任务中一直是...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...