1)超深的网络结构(突破1000层),而AlexNet,VGG,GoogleNet它们的深度也就在10几层到20层之间,而ResNet最多突破1000层。 2)提出residual模块3) 使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout) 在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络都是通过将一系列卷积层与下采样层进行堆叠得到的。但是当堆叠到一定网络深度时,就会...
图5.ResNet网络结构 在TF-Slim中的代码实现如下(以ResNet-50为例): def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None, is_training=True, global_pool=True, output_stride=None, reuse=None, scope='resnet_v1_50'): """ResNet-50 model of [1]. See resnet_v1() for arg and return description...
faster rcnn原理:用vgg网络的输出特征做proposal,选出ROI,再根据ROI把ROI部分的特征趴出来,再分类 Pallashadow 9S 12 SSD可以表示成这种形式,一个主神经网络(base network),其实就是VGG16后面再多加一堆卷积层,然后中间抽一些各个尺度的feature map出来,侧面加小卷积层预测物体的位置(loc)和种类(conf),再把所有...
说回Resnet50,这个网络就是通过50层卷积的计算,外加残差结构连接,来完成图像分类的。 实际上,目前直接使用Resnet50进行图像分类是很少的。 大多数会在这个网络的基础上,结合实际的业务场景进行改造,或者直接借鉴Resnet50的网络设计思想,重新设计新的网络,以期获得更加高效的识图效果。 一句话,Resnet50的核心是卷积...