Res2Net:一种新的多尺度主干网络结构 (原论文名:Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture) 作者: Shang-Hua Gao∗, Ming-Ming Cheng∗, Kai Zhao, Xin-Yu Zhang, Ming-Hsuan Yang, and Philip Torr 论文下载地址:https:... 查看原文 Res2Net论文解读 方法以分层方式(layer-wise)表示多...
Res2Net论文记录 摘要 视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要,作为backbone的CNN对尺寸表征能力越强,性能提升越大。目前大多数特征提取的方法是分层方式来表示多尺度特征。分层方式即要么对每一层使用多个尺度的卷积核进行特征提取,要么就是对每一层提取特征进行融合。 本文提出的Res2Net在原有的残差单元结构中又增加了...
如下图所示,Res2Net可以很方便的与现代模型进行结合。 实验 Reference [1] S. Belongie, J. Malik, and J. Puzicha. Shape matching and object recognition using shape contexts. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(4):509–522, 2002. [2] A. Borji, M.-M. Cheng, ...
Res2Net 以更细粒度(granular level)表示多尺度特征,并增加每个网络层的感受野(receptive fields)范围。所提出的Res2Net块可以融合到最先进的 backbone CNN模型中,例如ResNet,ResNeXt和DLA。我们在所有这些模型上评估 Res2Net 模块,并在广泛使用的数据集(例如CIFAR-100和ImageNet)上展示相对于基线模型的一致性能提升。
PyTorch implementation of Res2Net deep-learningpytorchres2net UpdatedApr 28, 2019 Python yeyupiaoling/AudioClassification-PaddlePaddle Star94 基于PaddlePaddle实现的音频分类,支持EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE等各种模型,还有多种预处理方法 ...
Summary:超越ResNet:Res2Net;目标检测最新网络:FCOS ;何恺明最新论文:RandWire-WS Author:Amusi Date:2019-04-04 微信公众号:CVer 原文链接:超越ResNet:Res2Net;目标检测新网络:FCOS ;何恺明最新论…
下左图是ResNet网络,右图是Res2Net,可以看出后者明显在残差单元(residual block)中插入更多带层级的残差连接结构(hierarchical residual-like connections)。 X、Y和K的关系: 更有意思的是,Res2Net具有很强的"可玩性",可以用3x3的组卷积(group convolution)替代原3x3卷积,可以加入SE 单元(block)。