同样感受视野的3个 3*3的卷积核代替7x7？深度增加, 导致梯度一开始就有所弥散（这本来就是原paper要...
原因: 7x7卷积实际上是用来直接对输入图片降采样(early downsampling), 注意像7x7这样的大卷积核一般只...
ResNet的结构分为两部分，首先是7*7卷积和3*3池化，接着是C2-C5的BottleneckBlock序列，每个模块的通道数逐步增加。C2-C5的第一层BottleneckBlock特殊处理，而后续的则通过1*1卷积调整通道数以适应shortcut连接。最后，网络以平均池化和全连接层结束，通过全连接层筛选出关键特征。在PaddlePaddle中，整个R...
卷积层。 图像数据首先会经过一个7×7的卷积层,卷积核的数量通常是64,步长为2。这一步就像是用一个7×7的小窗口在图像上滑动,每个小窗口内的像素与卷积核的权重进行乘法和加法运算,得到一个新的值,这样就可以提取出图像的一些简单特征,比如边缘、线条等。由于步长为2,所以图像经过这一层后,尺寸会缩小为原来的...
例如在VGG16中,第一个全连接层FC1有4096个节点,上一层POOL2是7*7*512 = 25088个节点,则该传输需要4096*25088个权值,需要耗很大的内存。又如下图: 最后的两列小圆球就是两个全连接层,在最后一层卷积结束后,进行了最后一次池化,输出了20个12*12的图像,然后通过了一个全连接层变成了1*100的向量。
残差块是ResNet的基本构建单元，通过包含一个或多个卷积层和跳跃连接实现跨层连接。该块通常包含两个3x3卷积层，每层后接批量规范化层和ReLU激活函数，跳跃连接通过简单的加法实现，将输入直接添加至网络输出。ResNet的前两层与GoogLeNet类似，包含7×7卷积层和最大汇聚层，后续采用残差块替代Inception块。
2.Tweaks from ResNet-D:(1)将第一个7x 7卷积层替换为三个连续的3x3卷积层,它们具有相同的感受野大小,并且计算成本与原始设计相似。(2)在步长为2的过渡块的1 x 1卷积层之前,将2 x 2平均池化层添加到快捷连接。 二、训练策略: 1.Large Mini-batch Distributed Training ...
卷积神经网络(CNN)和深度学习在图像分类任务中的再次出现改变了视觉感知的景观。AlexNet 在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中以绝对优势获得了冠军,这极大地启发科研人员/从业者对基于深度学习的计算机视觉算法进行深入研究。今天,目标检测在自动驾驶汽车、身份检测、安防和医疗领域都有大量的应用。近年...
10-Crop + 多尺度全卷积 + 6 个模型融合,错误率降到了 3.57% CIFAR-10 数据集 作者们干脆把网络深度加到了 1202 层,此时网络优化起来也没有那么困难,即仍可以收敛,但是,当层数从 110 增加到 1202 时,发现错误率从 6.43%增加到 7.93%,可能是因为 CIFAR...
2013 年 ZFNet:ZFNet 是 ILSVRC 2013 的冠军得主,它实际上就是在 AlexNet 的基础上做了镜像调整(mirror modification):在第一个卷积层使用 7×7 核而非 11×11 核保留了更多的信息。 SPPNet:SPPNet(Spatial Pyramid Pooling Net)本质上是 RCNN 的升级,SFFNet 引入了 2 个重要的概念:适应大小池化(adaptivel...