V-Net网络结构 整个网络分为压缩路径和非压缩路径,也就是缩小和扩大feature maps,每个stage将特征缩小一半,也就是128-128-64-32-16-8,通道上为1-16-32-64-128-256。每个stage加入残差学习以加速收敛。 图中的圆圈加交叉代表卷积核为5*5*5,stride为1的卷积,可知padding为2*2*2就可以保持特征大小不变。每个...
图像分割2(U-Net/V-Net/PSPNet) 这一次看的三篇文章分别是U-Net、V-Net、PSPNet。U-Net是现在医疗影像分割最火的一个工具,因其结构简单,精度高,普适性较强等优点深受学术爱好者喜欢。 Unet 动机: 由于医学影像往往非常大,送入深度网络训练之前需要现将图像切片,形成很多的重叠部分,造成很多的冗余操作;而且因...
图1 Inception-v4网络,图2,3,4,5,6,7是各组成部分的详细结构 图2 纯Inception-v4和Inception-ResNet-v2网络主干(stem)的结构,是图1和图8的输入部分 图3 纯Inception-v4网络中35*35网格modules的结构,是图1中的Inception-A模块 图4 纯Inception-v4网络中17*17网格modules的结构,是图1中的Inception-B模块 ...
针对流体、结构、传热以及气象等领域，飞桨框架完成了领域中广泛问题的网络模型验证，如可应用于稳态问题的 CNN/U-Net 网络，可应用于瞬态问题的 LSTM/Transformer/GNN 网络，以及应用于物理场重构问题的 VAE/GAN 网络等。同时，上述网络模型正持续集成到赛桨 PaddleScience v1.0，与机理求解方法PINN一同，形成了 Pa...
ResNet bottlenect结构 这里简单介绍一下ResNet的bottleneck网络结构。注意Channel维度变化: 256D>>64D>>256D ,宛如一个中间细两端粗的瓶颈,所以称为“bottleneck”。这种结构相比VGG,早已经被证明是非常效的,能够更好的提取图像特征。 下图展示了ShuffleNet的结构,其中(a)就是加入Depthwise的ResNet bottleneck结构,而...
GoogLeNet思想有点类似于VGG,先构建块,网络主要通过块的堆叠实现,不过这里的块与VGG块不同,称之为Inception,GoogLeNet的核心就是Inception块,一个Inception块的结构如下图: 一个Inception块可以说是集合了LeNet,AlexNet,NiN,VGG其中的架构,包括3×3卷积层、1×1卷积层、5×5卷积层和池化层,可以从上图看到,Inceptio...
图1 inception v4 网络结构图 图2 Inception-resnet-v1的结构图 图3 Inception-resnet-v2的结构图 作者们在训练的过程中发现,如果通道数超过1000,那么Inception-resnet等网络都会开始变得不稳定,并且过早的就“死掉了”,即在迭代几万次之后,平均池化的前面一层就会生成很多的0值。作者们通过调低学习率,增加BN都...
网络实体名称NET(Network Entity Title)指的是设备本身的网络层信息,可以看作是一类特殊的NSAP(SEL=00)。NET的长度与NSAP的相同,最多为20个字节,最少为8个字节。在路由器上配置IS-IS时,只需要考虑NET即可,NSAP可不必去关注。 例如有NET为:ab.cdef.1234.5678.9abc.00,则其中Area Address为ab.cdef,System ID为...
研究了Inception模块与残差连接的结合,ResNet结构大大加深了网络的深度,而且极大的提高了训练速度。总之,Inception v4就是利用残差连接(Residual Connection)来改进v3,得到Inception-ResNet-v1, Inception-ResNet-v2, Inception-v4网络 我们先简单的看一下什么是残差结构: ...
GoogleNet和VGG是ImageNet挑战赛中的第一名和第二名。共同特点就是两个网络的层次都更深了。但是: VGG继承了LeNet和AlexNet的一些框架结构 而GoogleNet则做了更大胆的尝试,虽然深度有22层,但是参数却是Alexnet的1/12.而VGG都是Alexnet的三倍,由此可见,在内存和计算资源有限的时候,GoogleNet是好的结构,而且这个的性...