在深度学习中,ResNet(残差网络)和FPN(特征金字塔网络)都是极其重要的架构。ResNet通过引入残差连接解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以设计得更深。而FPN则通过构建特征金字塔,将不同层级的特征融合在一起,从而增强了网络对多尺度目标的处理能力。 ResNet详解 ResNet的核心思想是在网络中添加残差连接,使...
ResNet-50-FPN将ResNet-50的深度特征与FPN的多尺度信息融合能力相结合,形成了一种强大的网络结构。具体来说,ResNet-50-FPN首先使用ResNet-50作为基础网络进行特征提取,得到不同尺度的特征图。然后,通过FPN的结构,将这些特征图进行上采样和下采样操作,使得它们具有相同的空间尺寸。最后,通过横向连接(lateral connectio...
上表是Resnet不同的结构,上表一共提出了5中深度的ResNet,分别是18,34,50,101和152,首先看表的最左侧,我们发现所有的网络都分成5部分,分别是:conv1,conv2_x,conv3_x,conv4_x,conv5_x,之后的其他论文也会专门用这个称呼指代ResNet50或者101的每部分。 例如:101-layer那列,101-layer指的是101层网络,首...
完整resnet网络代码如下: import torch.nn as nn import torch #下面的类是3x3 3x3的残差结构 class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, **kwargs):#downsample=None表示虚线的残差结构 super(BasicBlock, self).__init__()...
基础网络结构是受到以前的文章启发构建的,主要思想是在搜索目标上进行神经网络架构搜索,同时优化精度和计算量。EfficientNet是一种简单高效的网络架构。它在精度和速度方面均优于现有模型,同时具备较小参数量。通过在效率方面提供里程碑式的提高,EfficientNet开启了高效网络领域的新时代。
根据VGG作者的说法,卷积层的数量可以从8到16不等。VGG在多次迭代中进行训练;首先,使用随机初始化训练最小的11层网络结构,然后使用这些权值训练更大更深的网络以防止梯度不稳定。VGG在单个网络性能类别中优于ILSVRC 2014获胜者GoogLeNet。它很快成为用于目标分类和检测模型中最常用主干网络之一。
当下Resnet已经代替VGG成为一般计算机视觉领域问题中的基础特征提取网络。当下Facebook乍提出的可有效生成多尺度特征表达的FPN网络也可通过将Resnet作为其发挥能力的基础网络从而得到一张图片最优的CNN特征组合集合。 深度残差学习(Deep Residual learning) 残差学习 ...
RetinaNet-ResNet50-FPN 的网络结构 畅享全文阅读体验 扫码后在手机中选择通过第三方浏览器下载
ResNet+FPN实现 我们先说FPN的目的。 熟悉faster rcnn的人知道,faster rcnn利用的是vgg的最后的卷积特征,大小是7x7x512。而这造成了一个问题,经过多次卷积之后的特征通常拥有很大的感受野,它们比较适合用来检测大物体,或者说,它们在检测小物体任务上效果很差,所以像ssd和fpn这样的网络思想就是将前面和后面的的卷积...
RetinaNet-ResNet50-FPN 的网络结构 阅读:2318 RetinaNet-ResNet50-FPN 的网络结构 阅读:5775 热门故事 桂林志异:龙王起水 离婚后,妈宝男前夫后悔了 救了他两次的神仙让他今天三更去死 我把眼角膜捐给丈夫的白月光后,他疯了 为了活命,我对病娇反派弟弟表白,他竟当真要做我夫君 ...