<Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture> 来自:南开大学程明明组 论文:https://arxiv.org/abs/1904.01169 >多尺度的信息 首先一张图片里物体可能有不同的大小,例如沙发和杯子就是不同大小的,第二,必要的上下文信息可能所占的面积要大于物体本身.例如,我们需要根据大桌子的信息来更好的确定桌上的是个杯子或是笔筒.第三点,对细精度分类和语义分割,理解局部,观察不同尺度下的信息是有必要的. Alexnet按顺…

1 前言 主要贡献: (1)第一个分析微调传统ImageNet预训练模型应用于目标检测器的固有缺点 (2)提出一个名为DetNet的新的骨干结构,它通过保持空间分辨率和扩大感受野的方式来专门设计用于目标检测任务 (3)基于低复杂度的DetNet59骨干结构,在MSCOCO目标检测和实例分割追踪数据集上实现了新的最先进的效果 3 DetNet 3.1 目的 传统骨干网络有三个缺点: (1)网络阶段数不同 (2)大目标定位不准确 (3)小目标很难发现 3.2 DetNet设计 DetNet59细节设…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 残差学习 3. Identity Mapping by shortcuts 4. Network Architectures 5. 训练细节 6. 实验 @ 0. 论文链接 ResNet 1. 概述   从AlexNet出现后,后面的模型包括VGG,GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深,因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好.比较容易想到的是一味的增加深度会使得梯度爆炸/消失,但这问题在很大程度上使用标准化初始赋值跟中间层(BN)解决.但…

目录 0. 论文地址 1. 概述 2. 可视化结构 2.1 Unpooling 2.2 Rectification: 2.3 Filtering: 3. Feature Visualization 4. Feature Evolution during Training 5. Feature Invariance 6. ZF-Net 7. 实验 8. 简单的可视化工具 9. 参考链接 @ 0. 论文地址 http://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf 1. 概述   本文设…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. inception 3. GoogleNet 参考链接 @ 0. 论文链接 1. 概述   GoogLeNet是谷歌团队提出的一种大体保持计算资源不变的前提下,通过精妙的设计来增加网络的深度和宽度,基于Hebbian法则和多尺度处理来进行设计,在ILSVRC2014中获得了分类和检测第一的好成绩.   通过实验,可以发现神经网络的效果可以通过网络更深.更宽来提升.但也有两个很明显的问题:过拟合和极大的增加了计算量,作者想通过增加网络的稀疏性的同时加深与加宽…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 网络结构 2.1 卷积核 2.2 池化核 2.3 全连接层 3. 训练 4. 测试 5. 其他 6.参考链接 @ 0. 论文链接 论文链接 1. 概述   VGG提出了相对AlexNet更深的网络模型,并且通过实验发现网络越深性能越好(在一定范围内).在网络中,使用了更小的卷积核(3x3),stride为1,同时不单单的使用卷积层,而是组合成了"卷积组",即一个卷积组包括2-4个3x3卷积层(a stack of 3x3 conv),有的层也有1…

深度神经网络一般由卷积部分和全连接部分构成.卷积部分一般包含卷积(可以有多个不同尺寸的核级联组成).池化.Dropout等,其中Dropout层必须放在池化之后.全连接部分一般最多包含2到3个全连接,最后通过Softmax得到分类结果,由于全连接层参数量大,现在倾向于尽可能的少用或者不用全连接层.神经网络的发展趋势是考虑使用更小的过滤器,如1*1,3*3等:网络的深度更深(2012年AlenNet8层,2014年VGG19层.GoogLeNet22层,2015年ResNet152层):减少全连接…

GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型,top-5 错误率 6.7% ,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但参数量只有AlexNet的1/12. GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问题: 1. 参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限,这一问题更加突出:2. 网络越大计算复杂度越大…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/Righthek 谢谢! WIFI是什么.相信大家都知道,这里就不作说明了. 我们须要做的是深入了解其工作原理,包含软硬件.网络结构等.先说明一下WIFI是遵循IEEE802.11协议的,802.11是最早被国际标准组织认可的无线局域网协议,应该是1999年,到如今都有15年了.那时候哥还在读小学.连电脑都没摸过! 太落后了...后来发展出非常多以字母为后缀的802.11标准协议,如a.b.g.n.ac等. 本章节不作802.11协议的解…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01169 摘要 视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要,作为backbone的CNN的对尺寸表征能力越强,性能提升越大.目前,大多数多尺寸的表示方法是layer-wise的.本文提出的Res2Net通过在单一残差块中对残差连接进行分级,进而可以达到细粒度层级的多尺度表征,同时,提高了网络每层的感受野大小.该Res2Net结构可以嵌入到其他网络模型中. 介绍 在自然场景中,视觉模式经常表现多尺寸特征.如下图所示,(1)一张图片中可能会存…