以提高所述Transformer模型的第一特征表示能力和所述第一特征分类器的第二特征表示能力;将两个训练图像的隐藏层特征进行线性插值后得到目标隐藏层特征;解码所述目标隐藏层特征后,并与训练图像的类别标签计算交叉熵损失;根据所述交叉熵损失训练所述Transformer模型,以提高...
ResNeXt正是借鉴了这种“分割-变换-聚合”的策略,但用相同的拓扑结构组建ResNeXt模块。每个结构都是相同的卷积核,保持了结构的简洁,使得模型在编程上更方便更容易,而InceptionNet则需要更为复杂的设计。 2.2 ResNeXt模型实现 ResNeXt与ResNet的模型结构一致,主要差别在于block的搭建,因此这里用paddle框架来实现block的代码...
以提高所述Transformer模型的第一特征表示能力和所述第一特征分类器的第二特征表示能力;将两个训练图像的隐藏层特征进行线性插值后得到目标隐藏层特征;解码所述目标隐藏层特征后,并与训练图像的类别标签计算交叉熵损失;根据所述交叉熵损失训练所述Transformer模型,以提高...
因为模型的残差块里又有残差连接,所以取名为Res2Net。 3.1 Res2Net模型结构 模型结构看起来很简单,将输入的特征x,split为k个特征,第i+1(i = 0, 1, 2,...,k-1) 个特征经过3×3卷积后以残差连接的方式融合到第 i+2 个特征中。这就是Res2Net的主要结构。那么这样做的目的是为什么呢?能够有什么好处呢...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]:ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢?同时,如果只是网络层数的...