自监督算法将掩码建模引入视觉领域,并迅速成为视觉表征学习的一种流行方法,何凯明的神作自监督学习论文MAE就是一个很好的例子,ConvNext v2就是在v1的基础上,进一步融合自监督学习技术,添加了全卷积掩码自动编码器(FCMAE)和全局响应归一化(GRN)层,进一步提升提升了网络性能。下图展示的ConvNext v1和v2的结构对比: Bl...
原因在于一个网络就等价于线性网络了y=W_1x+x=(W_1+1)x,两个网络引入了激活函数\sigma,增加了非线性性。 对应的TensorFlow源码在resnet_v1.py: with tf.variable_scope(scope, 'bottleneck_v1', [inputs]) as sc: depth_in = slim.utils.last_dimension(inputs.get_shape(), min_rank=4) if de...
Inception v3/v4对调参能力要求很高,而Inception-ResNet-v1/v2调参起来就比较容易,收敛也快,所以Inception-ResNet-v1/v2更友好一点。 可视化 inception\deploy_inception-resnet-v2.prototxt,1个Stem块(不一样),10个A [320,35,35],1个Reduction-a块,20个B [1088,17,17],1个Reduction-b块,10个C [2080,...
在Inception-ResNet V1中,我们将Inception模块和残差连接结合在一起,构建了一个深度的神经网络结构。这个网络结构既能够提取丰富的特征表示,又能够避免梯度消失和梯度爆炸问题。 以下是Inception-ResNet V1的代码示例: importtensorflowastfdefinception_resnet_v1(input_shape,num_classes):inputs=tf.keras.Input(sha...
dloss/dy是损失函数在最高层的梯度,小括号中的1表明短路机制可以无损地传播梯度,而另外一项残差梯度则需要经过带有weights的层。 残差梯度不会那么巧全为-1,而且就算其比较小,有1的存在也不会导致梯度消失。 因为残差一般会比较小,残差学习需要学习的内容少,学习难度小点,学习会更容易。
resnet_v1是不是就是resnet 注:文章是学习笔记哦,真的是位很棒的up,有兴趣的同学可以去看看~ (a)将图片伸缩成不同尺寸再单独进行预测 (b)标准的FASTRCNN(对于小尺寸不友好) (c)SSD类似 (d)不同特征图上的特征进行融合再进行预测 backbone是用于提取特征的主干网络,提取目标的位置大小形状等特征,常见的...
Inception-ResNet v1 、v2与Inception对比 Inception初始架构 初始版本: 图1.1:Inception架构初始版本 优点: 增加了网络的宽度 增加了网络对尺度的适应性 加入池化操作,减少空间大小,减少过拟合 每个卷积层后跟ReLU,增加了非线性特征。 缺点:所有卷积都在上一层的所有输出上做,造成5×5卷积之后特征图厚度过大。
github实现链接在上面,在cifar10数据集上训练32层的最终top1误差为7.3%。另外tensorflow实现的一些细节以后再记录吧。 3.总结 最近愈发感觉对深度学习知之甚少。老板经常说区别硕士生和博士生的地方在于博士生可以在得出结果之前进行理论分析。写的时候就在思考Kaiming He他们在构造resnet靠的是一时的灵感迸发还是详细的...
python ./main.py --arch resnet50 --evaluate --epochs 1 --resume <path to checkpoint> -b <batch size> <path to imagenet> Metrics gathered through training: val.loss- validation loss val.top1- validation top1 accuracy val.top5- validation top5 accuracy ...
ResNet V1, V1.5, V2 ResNet50已有的版本为v1、v1.5、v2,版本间的结构存在区别,简单说明如下: ResNet50 v1.5与ResNet50 v1:conv3_x、conv4_x、conv5_x几个layer中,ResNet50 v1在第一个1×1卷积处进行下采样(此处可以理解为降低图片分辨率),ResNet50 v1.5在3×3卷积处进行下采样。ResNet50 v1.5...