ResNet的一个重要设计原则是:当feature map大小降低一半时,feature map的数量增加一倍,这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到,ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制,这就形成了残差学习,其中虚线表示feature map数量发生了改变。图5展示的34-layer的ResNet,还可以构建更深的网络如表1所示。从表中可以看到,...
模型训练第1讲,介绍算法训练工具,支持ResNet50/ResNet101/Yolo8/Yolo5/DeepSort模型训练框架开源地址:https://gitee.com/Vanishi/BXC_AutoML, 视频播放量 4511、弹幕量 1、点赞数 141、投硬币枚数 56、收藏人数 204、转发人数 18, 视频作者 北小菜, 作者简介 音视频开发e
深度学习模型 主要介绍:ANN CNN AlexNet ResNet GoogleNet VGG RNN LSTM GRU (先占个坑 后续有时间会补充) (0)ANN:包括输入层、若干个隐藏层和输出层。层与层直连,如下图是一个三个输入一个输出,三层隐藏层,共四层的神经网络。 (1)CNN:包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层。卷积层和池化... ...
一个明显的趋势是采用模块结构,这在GoogLeNet和ResNet中可以看到,这是一种很好的设计典范,采用模块化结构可以减少我们网络的设计空间,另外一个点是模块里面使用瓶颈层可以降低计算量,这也是一个优势。这篇文章没有提到的是最近的一些移动端的轻量级CNN模型,如MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet等,这些网络大小非常小,而且计...
定义了一个名为identity_block的恒等块类,它也是nn.Module的子类。这个类实现了一个恒等块的构造和前向传播过程,它通常用于深度卷积神经网络(CNN)中,特别是在残差网络(ResNet)结构中。恒等块的主要特点是输入和输出之间有一个直接的联系(即残差连接),这有助于解决深度网络训练过程中的梯度消失问题。
CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt,主要介绍各个模型的核心思想、贡献,希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。