这是一篇计算机视觉领域的经典论文。李沐曾经说过，假设你在使用卷积神经网络，有一半的可能性就是在使用 ResNet 或它的变种。2024年发现 ResNet 论文被引用数量悄然突破了 20 万加。《Deep Residual Learning for Image Recognition》在 2016 年拿下了计算机视觉顶级会议 CVPR 的最佳论文奖。ResNet 的
ResNet引用这么高的原因有很多方面，首先一个方面是CV领域的研究人员基数多，研究人员多，发的论文也多...
残差网络（ResNet）：论文中提出了残差网络的概念，通过引入“shortcut connections”（skip-conn），允许...
因而，研究者预测，当领域足够大时，变革动力会出现变化。引用最多的论文将根深蒂固，在未来获得不成比例的引用量。新论文无法通过偏好依附积累引用数，也就不可能成为经典。新发表的论文很少能够对已成型的学术桎梏产生影响。 他们给出了支撑以上预测的两个机制。一方面，当一个领域短时间内发表了很多论文时，学者不...
1. ResNet V1 2. ResNet V2 3. Wide ResNet 4. ResNext 5. Res2Net 6. iResNet 7. ResNeSt 0. 前言 目标:总结残差网络系列论文,老忘记,就记录一下每篇论文的创新点。 论文列表: ResNet v1: Deep Residual Learning for Image Recognition ...
50层ResNet:我们用这种3层的bottleneck代替34层ResNet中的每个两层block,构成50层ResNet(表1)。我们使用选项B来增加维度。这个模型有38亿FLOPs。 101层和152层ResNet:我们通过使用更多的3层block构建101层和152层ResNet(表1)。尽管深度有了显著的增加,152层ResNet(113亿FLOPs)仍然比VGG-16/19(153亿/196亿FLO...
论文引用的数量由多种因素决定。ResNet论文引用量高达10万次，这与CV领域研究人员的基数大紧密相关。CV领域入门门槛相对较低，研究人员基数多，发的论文也多，导致影响力高的文章引用量显著提升。此外，CV领域研究人员基数多的一个原因在于工作机会相对丰富。与关注Nature等顶级期刊上涉及的领域或难题相比，...
原Meta AI科学家,ResNet创始人何恺明正式官宣即将入职MTI! 提起何大神,要说最出名的贡献当属ResNet,一举成为计算机视觉领域的流行架构。 包括ResNet在内,他的一系列研究成果已经成为深度学习领域的基石。 现如今,ResNet论文被引次数已突破17万,谷歌学术总被引次数已超过46万次。
何凯明的ResNet论文被引用10万次，究竟意味着什么？能否与Nature正刊相提并论，又是否具备院士的评选资格？在评价科研人员的学术地位时，院士的评选标准远不止于科研成果的水平。在提名杰青时，科研能力已作为首要考量，发表在顶尖期刊如Nature的成果被视为入门门槛。然而，成为院士并非仅仅依赖这些显赫的荣誉...
在科学研究的海洋中,某些论文因其独特的贡献与广泛的应用而脱颖而出。最近,《自然》杂志公布了21世纪被引用最多的论文排行榜,其中微软研究院的ResNet更是以无可争议的姿态位列第一。这篇由何恺明及其团队于2015年底发布的论文,在深度学习与计算机视觉领域掀起了一场革命。它不仅获得了CVPR最佳论文奖,更在人工智能的...