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...
Bottleneck Blocks:在更深的ResNet(如ResNet-152)中,为了减少计算量,通常使用“瓶颈”结构,即先通过一个小的卷积核(如1x1)降维,再进行3x3卷积,最后通过1x1卷积恢复维度。 四、ResNet架构 本节将介绍ResNet(深度残差网络)的整体架构,以及它在计算机视觉和其他领域的应用。一个标准的ResNet模型由多个残差块组成,通...
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; ...
为克服这些挑战,研究者们基于原始的ResNet架构设计了多种变体,比如性能反超Transformer的ConvNeXt、准确率高达98.42%的FC-ResNet等。这些改进方案解决了深层网络训练中的梯度消失问题,并简化了学习过程,在提高模型精度和训练效率方面表现出色。 因此,针对ResNet变体的研究一直是深度学习领域的热门方向。为帮助同学们深入了...
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...
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...
ResNet 的核心思想是引入一个所谓的「恒等快捷连接」（identity shortcut connection），直接跳过一个或多个层，如下图所示：残差块 ResNet 架构 [2] 的作者认为，堆叠层不应降低网络性能，因为我们可以简单地在当前网络上堆叠恒等映射（该层不做任何事情），得到的架构将执行相同的操作。这表明较深的模型所产生的...