3. ResNet Architecture 4. Bottleneck Design 5. Result 5.1 Tricks 5.2 Result 5.3 Comparison with State-of-the-art Approaches 数据集补充介绍 参考资料 ResNet:Deep Residual Learning for Image Recognition 考完六级之后摆烂了三四天。原本打算看DeepLabv2,发现它的Backbone用了ResNet,就先学习下Resnet(Res...
Customised ResNet architecture for subtle color classificationJari Isohanni
TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于2021 WACV,该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。论文首先讨论了面向 FLOP 的优化引起的瓶颈。 然后建议更好地利用 GPU 结构的设计。 最后引入了一个新的 GPU 专用模型，称其为 TR...
-Inception v3结构:论文Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision(https://arxiv.org/abs/1512.00567) Inception V3 网络主要有两方面的改造:一是引入Factorization into small convolutions的思想,将较大的二维卷积拆分成两个较小的一维卷积,二是优化了Inception Module结构。 -Inception v4结构:论文Inc...
除此之外,ResNet还有更多的改进,例如deeper bottleneck architecture(如下图),通过在3*3卷积层前后引入1*1卷积层分别来减少和增加维度,让3*3卷积层成为“瓶颈”,减少参数和浮点运算,使得模型更加“轻量”。 这样的改进,直接使得ResNet层数突破100大关,相继产生了ResNet-101和ResNet-152这样极其深邃的神经网络。经...
通过观察学习vggnet等经典神经网络模型,我们可以发现随着深度学习的不断发展,模型的层数越来越多,网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构,就一定会得到更好的效果呢? 从理论上来说,假设新增加的层都是恒等映射,只要原有的层学出跟原模型一样的参数,那么深模型结构就能达到原模型结构的效果。换句话说,原模型的...
目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5 LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏俱全,它包含了深...
Implementation of the popular ResNet50 the following architecture: CONV2D -> BATCHNORM -> RELU -> MAXPOOL -> CONVBLOCK -> IDBLOCK*2 -> CONVBLOCK -> IDBLOCK*3 -> CONVBLOCK -> IDBLOCK*5 -> CONVBLOCK -> IDBLOCK*2 -> AVGPOOL -> TOPLAYER ...
图6 the architecture of ResNet-50 一个传统的ResNet-50网络由一个input stem和四个后续stage和output组成的。其中的input stem会对初始数据依次进行一个步长为2,数量为64,大小为7x7的卷积操作,紧接着是一个步长为2,大小为3x3的MaxPool操作。而在stage2-4阶段则会有一个下采样阶段,这个下采样阶段则会有两条...
2015 年 12 月,该团队发布 Inception 模块和类似架构的一个新版本(参见论文:Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision)。该论文更好地解释了原始的 GoogLeNet 架构,在设计选择上给出了更多的细节。原始思路如下: 通过谨慎建筑网络,平衡深度与宽度,从而最大化进入网络的信息流。在每次池化之前,增加特...