现如今2022年,依旧作为各大CV任务的backbone,比如ResNet-50、ResNet-101等。ResNet是2015年的ImageNet大规模视觉识别竞赛(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)中获得了图像分类和物体识别的冠军,是中国人何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑在微软亚洲研究院(AI黄埔军校)的研究成果。 网络出自...
ResNet的发明者是何恺明(Kaiming He)、张翔宇(Xiangyu Zhang)、任少卿(Shaoqing Ren)和孙剑(Jiangxi Sun),他们发现使用残差块能够训练更深的神经网络。所以构建一个ResNet网络就是通过将很多这样的残差块堆积在一起,形成一个很深神经网络,我们来看看这个网络。 这并不是一个残差网络,而是一个普通网络(Plain network...
最后将前文的ConvNet-56改造为ResNet-56,它们的一切配置都一样,除了ResNet-56含跳跃连接。下图7和图8是ConvNet-56和ResNet-56的对比图。 图7 ConvNet-56(红色)与ResNet-56(蓝色)的training loss 图8 ConvNet-56(红色)与ResNet-56(蓝色)的第一层梯度 ResNet的training loss相对于ConvNet-56要低很多,基...
from torch.nn.init import kaiming_normal, constant class BasicConvResBlock(nn.Module): def __init__(self, input_dim=128, n_filters=256, kernel_size=3, padding=1, stride=1, shortcut=False, downsample=None): super(BasicConvResBlock, self).__init__() self.downsample = downsample self....
ResNet 为多个 Residual Block 的串联,下面直观看一下 ResNet-34 与 34-layer plain net 和 VGG 的对比,以及堆叠不同数量Residual Block得到的不同ResNet。 ResNet的设计有如下特点: 与plain net 相比,ResNet多了很多“旁路”,即 shortcut 路径,其首尾圈出的 layers 构成一个 Residual Block; ...
实际应用层面,ResNet作为特征提取器被集成于FasterR-CNN目标检测框架,其深层语义特征提取能力显著提升小目标检测精度。医学影像分析领域,3DResNet变体被用于处理CT、MRI等三维数据,通过扩展卷积核维度实现病灶区域精准定位。工业界部署时可采用通道剪枝技术压缩模型体积,例如将ResNet-50参数量从25.5M缩减至13.7M,保持98%...
何恺明是 AI 领域的著名学者、ResNet 发明人，上个月底在个人网站上宣布将于 2024 年回归学界，加入 MIT。2003 年，何恺明以标准分 900 分获得广东省高考总分第一，被清华大学物理系基础科学班录取。在清华物理系基础科学班毕业后，他进入香港中文大学多媒体实验室攻读博士学位，师从汤晓鸥。何恺明曾于 2007 年...
由于当时现代网络存在许多缺陷，因此出现了对 ResNet 这样的模型的需求。训练深度神经网络的难度：随着模型层数的增加，模型中的参数数量呈指数级增长。对于每个卷积层，总共 (( height(kernel )⋅ width(kernel) ⋅filters (input) )+1) ⋅filters(output) 被添加到账单中。结合上下文来看，一个简单的7x7内核...
resnet调用修改输入 resnet代码详解 Resnet 设计起因是随着网络层增加反而梯度下降困难,甚至起到反作用,因此加入残差结构。 残差网络原理就是"正常梯度+消失梯度=正常梯度",只要自身的梯度是正常的,就算加上多层后出现的消失的梯度也是正常的值,这样能够保证梯度正常反向传播。
在下图 2 中,研究者还观察到较大的图像分辨率会导致性能衰减。因此,他们建议相比以往的工作,应逐渐增加图像分辨率。实验表明,较慢的图像扩展同时提升了 ResNet 和 EfficientNets 架构的性能。 设计扩展策略的两个常见错误 1. 在小规模设置下(如小模型或少量训练 epoch)推断扩展策略:这无法泛化至大模型或更长的训练...