简介:图像分类经典神经网络大总结(AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ) 前言 在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。 发展历史:Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> G...
而DenseNet的想法是,在保证层与层之间最大程度的信息传输的前提下,将网络种的所有层连接起来。也就是说,网络中每一层的输入来自于之前所有层的输出。 如果原本有N层,那在传统神经网络中,连接数应该是N。但是在DenseNet中,连接数应该是N(N-1)/2。 这是一个5-layer的dense block X0是输入,H1层的输入是X0,...
4. DPN,Dual Path Network,双路指的是Resnet+Desenet,参考Insightface模型描述: 觉得可以理解成利用ResNet和DenseNet的结构相似性,让两者共用中间的3组卷积。原文还将ResneXt里的分组卷积应用到其中的3x3上,买一得三。。。 5. SENet,原始实现在这里,是caffe的,所以论文里的图合并时直接用的scale,是一个可以定制化...
顾名思义,区别似乎在于ResNet只使用前面的一个特征图,而DenseNet使用了前面所有卷积块的特性。 似乎结果像前面说的那样,而实际上通过上图可以看出ResNet与DenseNet的不同之处在于,ResNet采用求和的方法将之前所有的feature map连接起来,而DenseNet将所有feature map使用cat的方法连接起来。 3.2、Unified perspective with...
ResNeXt 提出一种新的卡片连通方式; DenseNet 引入了密集块,支持更深的神经网络; SENet 则在 ResNet 基础上加入了注意力机制。 总之,ResNet 通过引入残差块和恒等映射机制,使神经网络可以逐渐加深,降低实现难度同时还提高了性能,进而在计算机视觉领域得到广泛应用。
CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet。 WideResNet( WRN ) motivation:ResNet的跳连接,导致了只有少量的残差块学到了有用信息,或者大部分残差...
SENet全称为Squeeze-and-Excitation Networks，可翻译为压缩与激励网络。SENet最重大的一个创新就是引入了...
前言 本系列文章，之前有讲到VGGNet、ResNet、DenseNet、GoogLeNet等模型，它们的效果已经被充分验证，而且...
DenseNet 如下图所示,很明显基本思路与ResNet一致,但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接(dense connection) 第六名:Inception v3 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 作者单位:谷歌, 伦敦大学学院 作者团队:Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe等 ...
本文主要介绍2012-2019年的一些经典CNN结构,从Lenet,AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet, Resnext, Densenet, Senet, BAM, CBAM, genet, sknet, mobilenet。以下附上论文链接。另外,使用pytorch实现了大部分的模型,并在CIFAR数据集上进行测试,可在github链接中查看具体实现代码细节。如果对大家有帮助,欢迎给个star。:smile...