简介:图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ) 前言 在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。 发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> G...
1. ResNet,原始caffe版本,结构如下: InsightFace对Resnet的实现有点不同,首先是默认会把第一个7x7的卷积换成3x3,并去掉pool操作(人脸识别输入分辨率112x112比ImageNet小),另外当层数大于101时才使用先1x1再3x3再1x1的bottleneck结构,resnet50里面还是2个3x3卷积,这样简单看的话,同样是50层的resnet,Insightface的版...
DenseNet和ResNet在结构上有本质的区别。 ResNet: DenseNet: 代表的是层数, 代表的是l层的输出, 代表的是一种非线性变换。 从这两个公式可以看出,在ResNet中,l层的输出是(上一层的输出做线性变换后的值)+上一层的输出。这里的加号是值的相加,前后通道数不变。 在DenseNet中,l层的输出是对第0到第l-1层...
CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet。 WideResNet( WRN ) motivation:ResNet的跳连接,导致了只有少量的残差块学到了有用信息,或者大部分残差...
3.1、ResNet和DenseNet中的Dense Connection ResNet和DenseNet的区别是什么?顾名思义,区别似乎在于ResNet只使用前面的一个特征图,而DenseNet使用了前面所有卷积块的特性。 似乎结果像前面说的那样,而实际上通过上图可以看出ResNet与DenseNet的不同之处在于,ResNet采用求和的方法将之前所有的feature map连接起来,而DenseNe...
本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构,从Lenet,AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM, CBAM, genet, sknet, mobilenet。以下附上论文链接。另外,使用pytorch实现了大部分的模型,并在CIFAR数据集上进行测试,可在github链接中查看具体实现代码细节。如果对大家有帮助,欢迎给个star。:smile...
Practice on cifar100(ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext,ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Residual Attention Network, SENet, WideResNet)
Practice on cifar100(ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext,ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Residual Attention Network, SENet, WideResNet)展开收起 ...
经典卷积神经网络总结:Inception v1\v2\v3\v4、ResNet、ResNext、DenseNet、SENet等,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
个人感觉DenseNet之所以不那么火,是因为在ImageNet数据集上的效果不是非常好,相比于其他同等参数数量级的模型,如ResNeXt,SENet. 3.总结 从ResNet到WRN再到ResNeXt,分别验证了深度,宽度,基数对于CNN模型的重要影响.从ResNet到PreActResNet再到DenseNet,通过对梯度流的不断优化,得到了越来越好的效果. ...