综上所述,ResNet-18的参数量为 1728 + 4x18C^2 + CxN。 通过查阅ResNet-18的源代码,我们可以得知C的值为64,并且N的值为1000(在ImageNet分类任务中有1000个类别)。代入上面的公式计算,可以得到ResNet-18的参数量为: 1728+4x18x64^2+64x1000=11,689,512 所以,ResNet-18的参数量为11,689,512©...
ResNet18的总参数量约为11.2M,其中大部分参数集中在卷积层的滤波器中。卷积层包含了四个残差组(即4个残差块的组合),其中在第一个残差组中使用了两个残差块,而在其他三个残差组中使用了若干个残差块。每个残差块中包含两个卷积层和一个恒等映射,其卷积层参数的数量总共为1.03M。此外,全连接层还包含了256个神...
,这样下来参数量是11.25M。针对的任务不同,但是如果不关注原始网络结构,这一点可以忽略。 Bottleneck Block Bottleneck Block中使用了1×1卷积层。如输入通道数为256,1×1卷积层会将通道数先降为64,经过3×3卷积层后,再将通道数升为256。1×1卷积层的优势是在更深的网络中,用较小的参数量处理通道数很大的输入。
输入层:接收大小为224x224的RGB图像。 卷积层:共4个卷积层,每个卷积层使用3x3的卷积核和ReLU激活函数,提取图像的局部特征。 残差块:共8个残差块,每个残差块由两个卷积层和一条跳跃连接构成,用于解决深度卷积神经网络中梯度消失和梯度爆炸问题。 全局平均池化层:对特征图进行全局平均池化,将特征图转化为一维向量。
具体来说,FViT-Small和FViT-Base分别达到了40.7%和42.5%的mIoU。例如,在几乎相同的参数量和GFLOPs下,作者的FViT-Small和FViT-Base比PVT系列至少高出0.8%。这些结果表明,尽管作者的FViTs在特征提取中没有利用自注意力机制,但作为 Backbone 网络,在密集预测任务中也能取得满意的结果。
量化后的模型更小、运行效率更高,进而能够支持更高的吞吐量。较小的模型内存占用和能耗较低,是边缘部署的关键。 映射函数 所谓的映射函数是将 float类型转为integer的映射操作, 常用的映射函数是线性变换Q(r)=round(r/S+Z), 其中r为输入,S,Z是量化参数。逆变换:r~=(Q(r)−Z)⋅S,r~≠r,其中...
参数调整:ResNet18模型包含大量参数,如何合理调整这些参数以使模型在新任务上达到最优性能,是一个需要仔细考虑的问题。过度调整可能导致模型过拟合,而调整不足则可能使模型无法充分学习到新任务的特征。 数据集差异:预训练的ResNet18模型通常在大型公开数据集上进行训练,这些数据集的分布可能与实际应用中的数据集存在差...
1、模型深度，ResNet18包含18个卷积层，而ResNet50包含50个卷积层，ResNet50比ResNet18更深，可以更好地捕捉图像的特征。2、参数量，ResNet50比ResNet18更大，包含更多卷积核和更多的神经元，ResNet18的参数量约为11.2，而ResNet50的参数量约为23，ResNet50需要更大的计算资源，也能够获得更好的...
瓶颈块在残差块中引入了一个1x1的卷积层来降低和恢复特征图的维度,从而减少了计算量和参数量。这种改进可以在保证网络性能的同时,降低模型的复杂度,提高运算速度。 网络深度增加 随着网络深度的增加,模型的性能往往会得到提升。然而,深度网络的训练难度也会相应增加。为了解决这个问题,研究人员提出了一种称为“深度...