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 的部分结构。很...
但我看了PyTorch的ResNet实现,好像都没用这里的东西…… 3. Wide ResNet arxiv: Wide Residual Networks 要解决什么问题? 之前的ResNet可以通过增加深度来提高模型精度。但随着深度的增加,提高的精度越来越少,且训练难度越来越大。 当时的ResNet相关研究主要聚焦于增加网络的“深度”,而不怎么关注“宽度”。 所谓...
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...
性能：ResNext在多个基准测试中显示出与ResNet相似或更好的性能，尤其是在需要更宽网络的大规模数据集上。
我想原因就是，不管是普通的ResNet还是Depthwise卷积构成的网络，我们从Operator的角度来想，它都不能做成...
后面的表格显示,不仅是图像分类,ResNet在检测和分割等任务中也取得了第一名。 一般看到这里,一轮粗读就差不多完成了。从这轮粗读中,我们看懂了残差学习的核心思想,基本上理解了本文的核心创新点。当然,粗读深度学习相关的论文时,还可以扫一眼网络的核心模块和模型结构。精读的时候,我们再仔细理解文章的方法。
何恺明和ResNet 1/3丨 21世纪引用量最高AI论文,出自这位中国大神之。#人工智能 #神经网络 - 量子位于20230612发布在抖音,已经收获了185.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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，...
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...
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。英伟达高级研究科学家Jim Fan也对此表示的祝贺：「通常我们会祝贺某人加入MIT，但这次我要祝贺MIT EECS能够招揽到恺明。」何恺明是深度学习领域最具影响力的人物之一：- Residual Layer是LLM的基本组成部分。- Faster/Mask R-CNN 是图像分割...