ResNet-RS是一个组合:改进的缩放策略,改进的训练方法,ResNet-D的修改和SE模块,表11中显示了整个工作中使用的ResNet depths and the block layerout。ResNet-50到ResNet-200使用标准配置,ResNet-270及以后主要是缩放c3和c4的块数,试图保持比例大致不变。根据经验发现,在低层增加块限制了过拟合,因为低层块的参...
使用改进的训练和扩展策略,我们设计了一系列 ResNet 架构ResNet-RS,它比 TPU 上的 EfficientNets 快 1.7 倍 - 2.7 倍,同时在 ImageNet 上实现了类似的精度。在大规模的半监督学习设置中,ResNet-RS 实现了 86.2% 的 top-1 ImageNet 准确率,同时比 EfficientNetNoisyStudent 快 4.7 倍。 2、ResNet-D架构 ...
论文最终搜索得到的ResNet-RS系列的配置如表7所示,在准确率匹配EfficientNet的前提下,TPU上的计算速度快1.7~2.7倍。需要说明的是,虽然ResNet-RS的计算量和参数量普遍比EfficientNet高,但ResNet-RS的实际计算速度和内存使用都更优秀,说明计算量和参数量并不能直接代表速度大小和内存占用。 Experiment 对Efficent...
ResNet-RS 是 ResNet 架构系列,在 TPU 上比 EfficientNet 快 1.7 倍,同时在 ImageNet 上实现类似的精度。 作者提出了两种新的缩放策略:(1)在可能发生过度拟合的情况下缩放模型深度(否则最好使用宽度缩放); (2) 提高图像分辨率的速度比以前建议的要慢。 其他改进包括使用余弦学习率计划、标签平滑、随机深度、Ran...
使用额外的130M伪标签图片对ResNet-RS进行半监督预训练,ImageNet上的性能达到86.2%,TPU上的训练速度快4.7倍。 将通过自监督获得的ResNet-RS模型,在不同的视觉任务上进行fine-tuned,性能持平或超越SimCLR和SimCLRv2。 将3D ResNet-RS应用到视频分类,性能比baseline高4.8%。
ResNet-RS 的迁移学习效果对比改进版监督学习策略（RS）和自监督 SimCLR、SimCLRv2 的迁移性能：在小型数据集上，改进版训练策略也能提升模型的迁移性能。针对视频分类设计的 3D ResNet RS 训练方法和架构改进的加性研究。将该训练策略扩展至视频分类任务，准确率从 73.4% 增至 77.4% (+4.0%)。ResNet-D ...
resnet有哪些版本 resnet-rs ResNet 架构详细说明 面对梯度下降问题,我们考虑这样一个事实:现在你有一个浅层网络,你想通过向上堆积新层来建立深层网络,一个极端情况是这些增加的层什么也不学习,仅仅复制浅层网络的特征,即这样新层是恒等映射(Identity mapping)。在这种情况下,深层网络应该至少和浅层网络性能一样,...
ResNet-RS架构复现--CVPR2021 1、摘要 2、ResNet-D架构 3、改进训练方法 4、改进的缩放策略 5、Appendix 5.1 Pareto 曲线中所有 ResNet-RS 模型的详细信息 5.2 ResNet-RS 架构细节 5.3 Scaling Analysis Reg
ResNet-RS 架构是 Squeeze-and-Excitation 和 ResNet-D 的简单组合。 × 符号表示块在 ResNet-101 架构中重复的次数。这些值根据表 11 中的块布局随深度变化。 3、手动搭建模型(Tensorflow) 这里只是介绍网络的搭建方法,训练的时候我们直接使用迁移学习去做,用这个从头训练太慢了。
We focused on the ResNetRS models, specifically ResNetRS101, which has been shown to perform exceptionally well in medical imaging tasks, making it a promising tool for DR analysis. Our findings indicate that ResNetRS has excellent feature learning capabilities that can identify subtle indicators ...