resnet有5个stage,每个stage缩小一倍(即stride2).第1个stage是7*7个卷积大的缩小1倍,第2个stage是通过max-pooling缩小1倍,后面3个stage都是在各自stage的第一个卷积缩小1倍 第一个7*7的卷积是pad为3,stride为2 pooling是3*3,stride为2 3至5stage的第一个block的第一个卷积都是通过1*1的卷积+stride为2来缩小一倍

发现博客园也可以支持Markdown,就把我之前写的博客搬过来了- 欢迎转载,请注明出处:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.html 下面是正文: Deep Residual Learning for Image Recognition 1. 思想 作者根据输入将层表示为学习残差函数.实验表明,残差网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率. 核心是解决了增加深度带来的副作用(退化问题),这样能够通过单纯地增加网络深度,来提高网络性能.

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet,感觉残差结构还是不怎么理解(可能当时理解了,时间长了忘了吧),重新梳理一下两点,关于resnet结构的思考. 要解决什么问题 论文的一大贡献就是,证明了即使是深度网络,也可以通过训练达到很好的效果,这跟以往的经验不同,以往由于网络层数的加深,会出现梯度消失的现象.这是因为,在梯度反传的时候,由于层数太深,传递过程又是乘法传递,所以梯度值会越乘越小,梯度消失在所难免.那么怎么才能解决这个问题呢?resnet提供了很好的思路. 怎么解决

总结近期CNN模型的发展(一) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30746099 余俊 计算机视觉及深度学习   1.前言 好久没有更新专栏了,最近因为项目的原因接触到了PyTorch,感觉打开了深度学习新世界的大门.闲暇之余就用PyTorch训练了最近在图像分类上state-of-the-art的CNN模型,正好在文章中总结如下: ResNet [1, 2] Wide ResNet [3] ResNeXt [4] DenseNet [5] DPNet [9]

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性.但也存在一些问题,虽然相比传统的卷积网络,其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状,但有时会超出ROI区域,从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响.为此,本文提出了改造后的可变形卷积,通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力.通过在网路中引入更多的可变形卷积,同时,引入调制机制来扩大可变形的范围.为了有效的利用丰富的建模能力,通过一个

faster缺点:1.不是全卷积,roi出来后是两个fc层,这样会丧失平移变性.   2.每个roi都要单独经过两个fc层,也就是分别进行分类和回归,耗时 也有种说法是roi-pooling后导致平移变性丧失,这个地方还要深入思考 resnet在以faster结构为检测框架的时候,是stage4和之前作特征提取层backbone,roi-pooling后用stage5替代了两层fc,这样能增加平移变性,精度增加,但是时间上还是耗时,因为每个roi都要单独经过stage5的卷积然后分类.回归 ro

RefineDet 一.相关背景 中科院自动化所最新成果,CVPR 2018 <Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection> 在VOC2007测试集上,图像输入512*512时,map为81.8%,速度为24fps. 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 二.主要思想 1.单阶段框架用于目标检测,由两个相互连接模块组成:ARM和ODM: 2.设计了TCB来传输ARM特征,来处理更具挑

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install

转载链接:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79502308 思想:框架建立在FPN上,只不过在提取特征层(down-top)的时候就加入了生成proposals的操作,然后在top-down的过程中使用SSD直接在proposals上进行回归分类,所以其实还是一个two stage的结构: 网络结构如下:

论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147 tensorflow github: https://github.com/kwotsin/TensorFlow-ENet 摘要 在移动端上进行实时的像素级分割十分重要.基于分割的深度神经网络中存在大量的浮点运算而且需要经过较长的时间才可以进行投入使用.该文提出的ENet目的是减少潜在的计算.ENet相比现存的分割网络,速度快18倍,参数量要少79倍,同时分割得到的准确率不有所损失,甚至有所提高. 介绍 目前,增强现实可

说明: 最近在看Ng的DL课程,感觉说的非常好,浅显易懂! 本来打算记录一下自己的学习过程,网上几个大神总结的太完美了,根本没必要自己去写了,而且浪费时间~~ 网易地址:http://mooc.study.163.com/course/2001281002?tid=2001392029#/info,我是用1.75倍的速度看的,可能之前看过ML的缘故吧,就感觉很简单了. 大神博客地址:http://kyonhuang.top/Andrew-Ng-Deep-Learning-notes/#/    

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*

论文总结 - 模型剪枝 Model Pruning  发表于 2018-10-03 模型剪枝是常用的模型压缩方法之一.这篇是最近看的模型剪枝相关论文的总结. Deep Compression, Han Song 抛去LeCun等人在90年代初的几篇论文,HanSong是这个领域的先行者.发表了一系列关于模型压缩的论文.其中NIPS 2015上的这篇Learning both weights and connections for efficient neural network着重讨论了对模型进

李飞飞和它的团队搜集了ImageNet一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类.这个文件集合对深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展. ILSVRC是对ImageNet进行分类,检测,定位的比赛,作为最具影响力的竞赛它的作用功不可没,从中也促使了许多经典工作. ImageNet的定位结果 年 网络/队名 val top-5 test top-5 备注 2012 AlexNet   34.19% 多伦多大学Hinton和他学生 2012 AlexNet   33.55%

MobileNet v2 论文链接:https://arxiv.org/abs/1801.04381 MobileNet v2是对MobileNet v1的改进,也是一个轻量化模型. 关于MobileNet v1的介绍,请看这篇:对MobileNet网络结构的解读 MobileNet v1遗留下的问题 1)结构问题 MobileNet v1的结构非常简单,是一个直筒结构,这种结构的性价比其实不高,后续一系列的ResNet,DenseNet等结构已经证明通过复用图像特征,使用Concat/Eltw

摘要:生活垃圾的分类和处理是目前整个社会都在关注的热点,如何对生活垃圾进行简洁高效的分类与检测对垃圾的运输处理至关重要.AI技术在垃圾分类中的应用成为了关注焦点. 如今AI已经是这个时代智能的代名词了,任何领域都有AI的身影,垃圾分类及监管等场景自然也少不了“AI+”的赋能. 不过,垃圾往往属于商品的极端变形体,情况比较特殊.目前的技术在视觉可见的基础上,是可以做到垃圾分类报警提醒的,比如判断垃圾是否是经过分类整理的.至于是否能够直接进行视觉检测并分类,且达到某种效果,需要更多的数据和实验支撑才

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

摘要:在此解决方案中把表格识别分成了四个部分:表格结构序列识别.文字检测.文字识别.单元格和文字框对齐.其中表格结构序列识别用到的模型是基于Master修改的,文字检测模型用到的是PSENet,文字识别用到的是Master模型. 本文分享自华为云社区<论文解读二十八:表格识别模型TableMaster>,作者: cver. 1. 概述 在表格识别中,模型一般先回归出单元格的坐标,然后再根据单元格的坐标得到表格的行列信息.对于有表格线的场景,模型可以比较准确地获取单元格坐标,进而可以利用单元格坐