1.GoogleNet 网络: Inception V1 - Inception V2 - Inception V3 - Inception V4 1. Inception v1 split - merge - 1*1卷积,3*3卷积, 5*5卷积, 3*3池化 输入层:inception 1*1 卷积 1*1卷积 - 3*3卷积 1*1卷积 - 5*5卷积 3*3 maxpooling - 1*1 卷积 2个辅助分类器 深网络中,梯度回传到最初几层,存在严重消失问题 有效加速收敛 测试阶段不适

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

Saining——[arXiv2017]Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 目录 作者和相关链接 主要思想 ResNet和ResNext对比 作者和相关链接 作者 论文下载 代码下载 主要思想 要解决的问题是什么? 对于ResNet,VGG,Inception等网络,需要由一些重复的building block堆叠而成,而这些building block的滤波器个数,大小等不能任意设置,需要人工调整.由于其中有

文章地址: https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/71667916 论文:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1611.05431 PyTorch代码:https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch 这是一篇发表在2017CVPR上的论文,介绍了ResNe

原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/71667916, 大神"AI之路”有很多经典的总结,推荐前往..   论文:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1611.05431 这是一篇发表在2017CVPR上的论文,介绍了ResNet网络的升级版:ResNeXt.下面介绍我看这篇论文时候做的笔

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75676216 论文:Dual Path Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1707.01629 代码:https://github.com/cypw/DPNs MXNet框架下可训练模型的DPN代码:https://github.com/miraclewkf/DPN 算法详解: 本篇博文要介绍的duall path networks(DPN)是颜水成老师新作

torchvision https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html#module-torchvision The torchvision package consists of popular datasets(数据集), model architectures(模型结构), and common image transformations(通用图像转换) for computer vision. torchvision.get_

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文,捋一遍SENet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. SENet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks 在深度学习领域,CNN分类网络的发展

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]

Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt ResNet(2015 Dec) Paper Network Visualization Problem Statement Why Conclusion How to Solve it Breakdown Residule Module Identity Shortc

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

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了

<Deep Residual Learning for Image Recognition>是2016年 kaiming大神CVPR的最佳论文 原文:http://m.blog.csdn.net/justpsss/article/details/77103077 摘要 resNet主要解决一个问题,就是更深的神经网络如何收敛的问题,为了解决这个问题,论文提出了一个残差学习的框架.然后简单跟VGG比较了一下,152层的残差网络,比VGG深了8倍,但是比VGG复杂度更低,当然在ImageNet上的

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

github地址:https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt 论文地址:https://hangzhang.org/files/resnest.pdf 核心就是:Split-attention blocks 先看一组图: ResNeSt在图像分类上中ImageNet数据集上超越了其前辈ResNet.ResNeXt.SENet以及EfficientNet.使用ResNeSt-50为基本骨架的Faster-RCNN比使用ResNet-50的mAP要高出3.08%

目录 1. 提出背景 2. 核心思想 3. 论文核心 4. 分组卷积 5. 核心代码 论文: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文地址: https://arxiv.org/abs/1611.05431 代码地址 Keras: https://github.com/titu1994/Keras-ResNeXt Pytorch: https://github.com/prlz77/ResNeXt.pytorc

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.