现如今2022年,依旧作为各大CV任务的backbone,比如ResNet-50、ResNet-101等。ResNet是2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)中获得了图像分类和物体识别的冠军,是中国人何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑在微软亚洲研究院(AI黄埔军校)的研究成果。 网络出自...
Bottleneck Blocks:在更深的ResNet(如ResNet-152)中,为了减少计算量,通常使用“瓶颈”结构,即先通过一个小的卷积核(如1x1)降维,再进行3x3卷积,最后通过1x1卷积恢复维度。 四、ResNet架构 本节将介绍ResNet(深度残差网络)的整体架构,以及它在计算机视觉和其他领域的应用。一个标准的ResNet模型由多个残差块组成,通...
最后将前文的ConvNet-56改造为ResNet-56,它们的一切配置都一样,除了ResNet-56含跳跃连接。下图7和图8是ConvNet-56和ResNet-56的对比图。 图7 ConvNet-56(红色)与ResNet-56(蓝色)的training loss 图8 ConvNet-56(红色)与ResNet-56(蓝色)的第一层梯度 ResNet的training loss相对于ConvNet-56要低很多,基...
from torch.nn.init import kaiming_normal, constant class BasicConvResBlock(nn.Module): def __init__(self, input_dim=128, n_filters=256, kernel_size=3, padding=1, stride=1, shortcut=False, downsample=None): super(BasicConvResBlock, self).__init__() self.downsample = downsample self....
ResNet 为多个 Residual Block 的串联,下面直观看一下 ResNet-34 与 34-layer plain net 和 VGG 的对比,以及堆叠不同数量Residual Block得到的不同ResNet。 ResNet的设计有如下特点: 与plain net 相比,ResNet多了很多“旁路”,即 shortcut 路径,其首尾圈出的 layers 构成一个 Residual Block; ...
实际应用层面,ResNet作为特征提取器被集成于FasterR-CNN目标检测框架,其深层语义特征提取能力显著提升小目标检测精度。医学影像分析领域,3DResNet变体被用于处理CT、MRI等三维数据,通过扩展卷积核维度实现病灶区域精准定位。工业界部署时可采用通道剪枝技术压缩模型体积,例如将ResNet-50参数量从25.5M缩减至13.7M,保持98%...
为克服这些挑战,研究者们基于原始的ResNet架构设计了多种变体,比如性能反超Transformer的ConvNeXt、准确率高达98.42%的FC-ResNet等。这些改进方案解决了深层网络训练中的梯度消失问题,并简化了学习过程,在提高模型精度和训练效率方面表现出色。 因此,针对ResNet变体的研究一直是深度学习领域的热门方向。为帮助同学们深入了...
由于当时现代网络存在许多缺陷，因此出现了对 ResNet 这样的模型的需求。训练深度神经网络的难度：随着模型层数的增加，模型中的参数数量呈指数级增长。对于每个卷积层，总共 (( height(kernel )⋅ width(kernel) ⋅filters (input) )+1) ⋅filters(output) 被添加到账单中。结合上下文来看，一个简单的7x7内核...
resnet调用修改输入 resnet代码详解 Resnet 设计起因是随着网络层增加反而梯度下降困难,甚至起到反作用,因此加入残差结构。 残差网络原理就是"正常梯度+消失梯度=正常梯度",只要自身的梯度是正常的,就算加上多层后出现的消失的梯度也是正常的值,这样能够保证梯度正常反向传播。
Resnet基本模块有两个,一个是Identity Block,另一个是Convolution Block。 1.1、Identity Block 当输入维度和输出维度相同,可以串联,直接相加,用于加深网络 1.2、Convolution Block 输入和输出的维度不一样时,不能连续串联,采用convolution_block模块,其作用为改变网络的维度,然后再进行串联(对应的位置,格式完全匹配),加...