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。所以残差学习会更容易。 (三)残差网络单元 文章提出了两种残差结构: 残差结构 这种结构对应的是ResNet34,称为一个building block; 对应的pytorch 代码为: def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1): """3x3 convolution with ...
return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_top=include_top) def resnet50(num_classes=1000, include_top=True): # https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, include_to...
William FedusXianzhi Du,Ekin D. Cubuk,Aravind Srinivas,Tsung-Yi Lin,Jonathon Shlens, 这里主要是架构复现,由于论文中细节太多,原理部分只是不细讲。 1、摘要 我们的工作重新审视了规范的 ResNet (He et al., 2015),并研究了这三个方面,以试图解开它们。也许令人惊讶的是,我们发现训练和扩展策略可能...
利用resnet预训练权重,出现“bn1.num_batches_tracked”或者“layer.0.bn1.num_batches_tracked" 的解决办法 报错的原因在于Pytorch0.4之后,在BN层后新增加了track_running_stats这个参数。 在调用预训练参数模型是,官方给定的预训练模型是在pytorch0.4之前,因此,调用预训练参数时,需要过滤掉“num_batches_tracked”。
6月14日,本文的作者之一孙剑老师因病离世,让人扼腕叹息,他的研究成果极大推动了人工智能技术的发展和应用,孙老师的逝世是人工智能技术领域的一大损失。哀悼! 论文:https://arxiv.org/abs/1512.03385 代码:网上开源的有很多,github、Pytorch官网、paperswithcode网站等。
code:https://github.com/thstkdgus35/EDSR-PyTorch 本文是韩国首尔大学的研究团队出的用于SR任务的新方法(之前方法的修正),分别为增强深度超分辨网络EDSR和一种多尺度深度超分辨率MDSR,在减少模型大小的同时也提高了图像性能,并赢得到了NTIRE2017超分辨挑战赛的第一名和第二名。