零、论文精读系列人生彷徨何处寻觅:AlexNet论文逐段精读【论文精读】一、 整篇论文的总结 1️⃣ 引言 本文提出了一种新的深度学习框架——残差网络(ResNet),有效地解决了深度神经网络中的退化问题。作者通过引…
笔者认为这篇论文思想简单,易于实现,效果惊人。推荐各位稍微花点时间了解一下这篇文章(注:亮点在Appendix部分),文末附文章、code以及预训练模型的下载方式。 注:说它最强是因为它没有用到Attention、AutoAugment以及类似ResNetVD这些Trick下的最强,加上上述这些Trick能到什么程度呢?感兴趣的可以去尝试一番。 Abstract ...
甚至在训练时都不能收敛;值得注意的是,实施了1×1卷积和shortcut-only gating的残差块结构的网络应该是包含了原始网络(使用最初的残差块结构)的解空间的,也即这两个网络的表示能力其实是比原始网络要强的,这更说明模型难以优化是导致这两种模型效果不如原始网络的的原因。
PSENet_ResNet50_vd.patch:模型补丁文件 PSENet_ResNet50_vd_det.py:模型推理脚本 requirements.txt:工程依赖信息 图25 a.PSENet_ResNet50_vd.patch:模型补丁文件如图26所示,主要是将使用gpu关闭(第8行),添加系统环境变量(第21行)。 图26 b. PSENet_ResNet50_vd_det.py:模型推理脚本用于推理过程,业务流程及...
resnet50 为什么不用dropout resnet50vd 1、简介深度参残差网络由许多的残差块构成,在v1版本里,残差块可由公式表述如下:h(x)=x,这是一个恒等映射;F是残差函数;f是ReLU激活函数。这篇论文的主要工作是构建了信息传播的直接通道——不仅是在残差块内部,而且在整个网络中都能够高效地传递。作者通过推导证明了:如果...
A: ResNet_va至vd的结构如下图所示,ResNet最早提出时为va结构,在降采样残差模块这个部分,在左边的特征变换通路中(Path A),第一个1x1卷积部分就行了降采样,从而导致信息丢失(卷积的kernel size为1,stride为2,输入特征图中 有部分特征没有参与卷积的计算);在vb结构中,把降采样的步骤从最开始的第一个1x1卷积...
让student model直接学习teacher model的softmax输出而不考虑真实label的情况会有更低的泛化误差,采用这种非常简单的方式,可以有效将teacher model的能力迁移到student model,如下图所示,将ResNet152_vd(top1:80.59%)作为teacher model,将已训练好的ResNet50_vd(top1:79.12)作为student model, 学习率采用带warmup的...
return y # 定义基本的卷积层 class ConvBNLayer(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, groups=1, is_vd_mode=False, # 是否使用vd结构,shortcut中多了一个1×卷积和2×2Avg Pool act=None, # 是否使用激活函数 is_dcn=False): # 是否使用可变形卷积...
本文将介绍使用MindStudio进行Rosetta_Resnet34_vd模型离线推理开发,并在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估,推理精度能够达到80.64%。 1.1 模型介绍 Rosetta是用于图像中文本检测和识别的大规模系统,文本识别是使用称为 CTC 的全卷积模型完成的(因为它在训练期间使用序列到序列的 CTC 损...
实验结果表明,通过采用SSLD方法,ResNet50_vd在320x320的尺度下测试,精度可达83.7%,相比之前不加数据增广的蒸馏策略(识别准确率82.4%)增加了0.7%。这一结果充分证明了SSLD方法在提高ResNet50系列模型性能方面的优势。 五、结论与展望 通过梳理PaddleClas-SSLD知识蒸馏方法,我们深入了解了如何在保持模型简洁性的同时...