【CNN】ResNet——开启的深度学习从1到无限可能的新时代

前言

深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。直到今天，各种最先进的模型中依然处处可见残差连接的身影，其paper引用量是CV领域第一名。ResNet的作者何恺明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖。

ResNet论文下载链接：
https://arxiv.org/pdf/1512.03385
ResNeXt论文下载链接：
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Xie_Aggregated_Residual_Transformations_CVPR_2017_paper.pdf
ResNeSt论文下载链接：
https://hangzhang.org/files/resnest.pdf