CONV是卷积(Convolution)的缩写,7×7指卷积核大小,64指卷积核的数量(即该卷积层输出的通道数),/2指卷积核的步长为2。 2.BN BN是Batch Normalization的缩写,即常说的BN层。 3.RELU RELU指ReLU激活函数。 该stage中第2层为MAXPOOL,即最大池化层,其卷积核大小为3×3、步长为2。 (64,56,56)是该stage输出...
在RestNet中,这种输出=输入的操作成为恒等映射。那么,上图中的identity其实功能也是恒等映射。 那么这么做的好处是什么呢?在深度神经网络中,随着训练过程中反向传播权重参数的更新,网络中某些卷积层已经达到最优解了,其实此时这些层的输入输出都是一样的,已经没有训练的必要。但实际训练过程中,我们是很难将权重参数训...
什么是ResNet ResNet是一种残差网络,咱们可以把它理解为一个子网络,这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一下ResNet的结构,之后会对它的结构进行详细介绍。 那么可能会有小伙伴疑问,干嘛非要构建这么一个网络来堆叠出一个深层网络呢?干嘛不直接用卷积层对网络进行一个堆叠呢? 为什么要引入...
Resnet50中各层卷积学到的特征,可视化上图是著名的论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》中的截图,文中提出通过反卷积这一算法,以可视化的视角,形象的展示卷积神经网络在训练过程中到底看到了什么。所谓反卷积,通俗的理解就是卷积的逆运算。可以看到,随着神经网络深度的不断加深,卷积提取到的特征...
ResNet18和ResNet50都是非常受欢迎的卷积神经网络，用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。它们都...
ImageNet是个什么东东 ImageNet是一个手动标注好类别的图片数据库(为了机器视觉研究),目前已有22,000个类别。 然而,当我们在深度学习和卷积神经网络的背景下听到“ImageNet”一词时,我们可能会提到ImageNet视觉识别比赛,称为ILSVRC。 这个图片分类比赛是训练一个模型,能够将输入图片正确分类到1000个类别中的某个类别。
为了让飞桨开发者可以快速复现顶尖的精度和超高的性能,NVIDIA 与飞桨团队合作开发了基于 ResNet50 的模型示例,并将持续开发更多的基于 NLP 和 CV 等领域的经典模型,后续陆续发布的模型有 BERT、PP-OCR、PP-YOLO 等,欢迎持续关注。 深度学习模型是什么?
github链接：https://github.com/openai/CLIP 我们今天要讨论的论文题目是“从自然语言监督中学习可迁移...