Resnet引入短连接,因此在有更深的网络结构的同时缓解了梯度消失的问题。特征提取的过程,短连接让不同的不同卷积相结合。类似的,densenet里的密集连接也使得网络能够处理一个很大范围的尺度。 残差块里头又有残差连接,所以取名res2net >Res2Net的bottleneck模块 yi表示Ki()的输出。 子特征xi和Ki-1()的输出加在一
ResNet和ResNeXt代码实现 ResNeXt只增加了组的概念,相比resnet的block增加两个关于组卷积的参数groups,width_per_group就行 观察整体结构图 可以看到每种不同层数的resnet有很多相似的模块,但是每个模块的具体数值不同 所以将模块单独设计出来,吧不同的网络的不同数值设计为参数,调用那个网络就传入那组参数 编码时 对...