Caffe2-(二十九)Detectron之modeling-基础网络VGG16,VGG_CNN_M_1024，ResNet，ResNeXt.1.VGG16.py"""VGG16fromhttps://

2014GoogleNet：ILSVRC竞赛2014年第一名VGG：ILSVRC竞赛2014年第二名2015ResNet：ILSVRC竞赛2015年第一名2016GBD-Net：ILSVRC竞赛2016年第一名ResNeXt

简介PaddleClas是PaddlePaddle最近开源的图像分类代码库，里面包括了目前比较常用的分类模型，ResNet、HRNet、DenseNet、ResNeXt等，配置文件里也提供了这些模型的训练脚本

如下图，给定一幅图片，网络能够给出“最像”什么的概率：图像分类使用的技术•卷积神经网络CNN它是计算机视觉中的基础网络,有监督深度模型时代的起点AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，ResNeXt

from：https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260背景论文地址：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks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cvpr2017吧，作者包括熟悉的rbg和何凯明，转战F

根据pytorch版本复现，传送门（https://github.com/prlz77/ResNeXt.pytorch）使用tensorflow底层API实现（tf.nn）,tf2.x略坑，高级API大改本网络笔者没有进行具体的实验

论文地址：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks工程代码：Github链接1  Github链接20.摘要  论文提出了一个简单并且高度模块化的网络架构以用于图片分类，构造该网络需要一个个重复的集成有一系列变换且具有同一种拓扑结构的基础模块。这种设计的策略同时引入了一个评价网络的新维度(除了深度和宽度)：cardinality-

PyTorch中模型的参数初始化的几种方法（转）~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~本文目录1.xavier初始化2.kaiming初始化3.实际使用中看到的初始化3.1ResNeXt

Res2Net也可以嵌入到不同的特征提取网络中，如ResNet,ResNeXt,DLA等等。2.Res2Net2.1

AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks文章目录AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks1.引言2.相关工作多分支卷积网络分组卷积压缩卷积网络集成3.方法3.1模板3.2.回顾简单神经元3.3.聚合转换3.4.模型容量4.实现细节5.实验5.1.ImageNet-

MaskInformationFlow--关联每阶段的mask4.HybridTaskCascade--融合语义特征损失函数本文思想本文使用的网络结构如上图所示：首先需要通过一个backbone来提取特征，本文采用的是ResNet50/ResNeXt101

1importtorch2importtorch.nnasnn3from.utilsimportload_state_dict_from_url456__all__=['ResNet','resnet18','resnet34','resnet50','resnet101',7'resnet152','resnext50

HWCkkCout（不算bais）参数量：CkkCout可以看出计算量以及参数量受多方面的限制而目前解决这种问题的两个主流发方法：（1）深度分离卷积（MobileNet）（2）Group卷积（AlexNet，ResNeXt

resnet的演化（res2net，resnext，se-resnet，sk-resnet，resnest）1.总体演化过程演化方向主要为两种：split-transform-merge、squeeze-and-attention

支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。

文章目录1、论文总述2、vgg/resnet与Inception系列网络设计机制的不同点3、ResNeXt并不是ensembling4、两个设计准则5、split-transform-merge的本质6

alexNEtVGGGoogleNetResNet卷积神经网络AlexNet：VGGNetGoogleNetinceptionv1：inceptionV2inceptionV3inceptionV4ResNet残差网络resNeXt

算是一篇梳理backbone的总结笔记，前面部分不少内容都是照搬reference2的，稍微总结了一下里面的内容，后面增加了其中遗漏的以及今年新出的网络（FPN，Hourglass，ResNeXt，DCN

ResNext:paper:https://arxiv.org/abs/1611.05431code:https://github.com/facebookresearch/ResNeXtRes2Net

它叫ResNeXtWSL，有超过8亿个参数，用Instagram上面的9.4亿张图做了(弱监督预训练)，用ImageNet做了微调。背景介绍：残差网络的发展●ResNet（2015）传统网络出现的问题：深度学习中的基础网络的发展从ALexNet（5个卷积层）、VGG（19个卷积层）到GoogLeNet（22个卷积层），网络的结构在不断变深。这是因为更深的网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，从而理

文章目录分类网络ResNeXt思路来源多分支的通用表达多分支模块的设计与等效表达对比ResNet小结分类网络ResNeXtResNeXt是在ResNet之后进一步提出的分类网络,看它的名字就知道了.ResNeXt

文章目录AI垃圾分类产品描述垃圾分类-数据分析和预处理代码结构resnext101网络架构垃圾分类-训练垃圾分类-评估垃圾分类-在线预测1.你是什么垃圾？

ResNet-v2:IdentityMappingsinDeepResidualNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.0502优点：在整个网络中信息可以“直接”传播残差网络（ResNet）由“残差单元（ResidualUnits）”堆叠而成，每个单元可以表示为：其中，F代表残差函数，h代表恒等映射，即h(xl)=xl，通过添加恒等快捷连接（skipconn

主要是我想知道ResNeXt50按cardinality方式每组是不是共享了参数？

SE-Resnext预训练完整代码#-*-coding:utf-8-*-importos,torch,glob,time,copyimportnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariablefromPILimportImagefromtorchvisionimportmodels

转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/71667916论文：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431PyTorch代码：https://github.com/miraclewkf/ResNeX

#-*-coding:utf-8-*-importdatetimefromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport*fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordefGroupConv2D(input,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding='

文章目录0.前言1.ResNetV12.ResNetV23.WideResNet4.ResNext5.Res2Net6.iResNet0.前言目标：总结残差网络系列论文，老忘记，就记录一下每篇论文的创新点

论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083v2中心思想看到了在形如Xception&ResNext等网络存在大量1x1的卷积，虽然降低了参数量，但使得Latency增加，

高效模型设计的基本思路轻量级架构模型裁剪模型搜索低精度量化知识蒸馏高效实现轻量级架构设计思路原则1：有限的计算复杂度实现尽可能高的模型表示能力高效的卷积计算方式深度可分离卷积例如Xception、MobileNetv1增加有效的通道数量Bottleneck结构例如ResNeXt

在这项工作中，使用了基于Se-ResNext101为主干网络的RetineNetSSD网

上一篇说要尝试一下用se_ResNeXt来给WS-DAN网络提取特征，在此之前需要先搞懂ResNeXt的原理，而ResNeXt则是在ResNet基础上的改进，所以绕了一大圈，还得从ResNet开始。

在一些图像分类比赛中也可以获得不错的成绩，亲测可用利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用

欢迎加星,欢迎提问，欢迎指正错误,同时也期待能够共同参与;长沙的朋友欢迎线下交流持续更新中......项目地址：https://github.com/yizt/cv-papers基础网络ResNeXt目标检测

深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，WideResidualNetworksXceptionSeNetSE机制SE模块可以直接加入到现有网络中ResNextWideResidualNetworks

利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnet，resnext，mobilenet，efficient

COCO数据集上的目标检测精度的最高纪录已经有将近一年时间停留在53.3mAP，曾经报告达到过这一高度的算法有：1）CascadeMaskR-CNN(Triple-ResNeXt152,multi-scale

ResNeXt-AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks还是先上图最直观：左边是ResNet50，右边是ResNeXtgroup=32

在空间的维度上googlenet多尺度11335*5size变小还能学好的特性resnext更加的极端不同的通道group卷积最后concat

正、负样本比基本一致图像长宽比分布在1-1.5成绩：初赛a榜：0.97989318（排名：10）初赛b榜：0.97814671（排名：7）复赛：0.988（排名：4）方法思路：cnn二分类：使用se_resnext101

Split-AttentionNetworks》作者：HangZhang单位：发表会议及时间：2020.4一论文导读GoogleNet采用了Multi-path机制，其中每个网络块均由不同的卷积kernels组成ResNeXt

__all__=['ResNet','resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50_32x4d

文章目录DenseNet与ResNeXtDenseNet网络的搭建Growth_rateTransitionLayerBottleneck定义网络小测试问题1训练与测试可视化网络结构DenseNet与ResNeXt

在这项工作中，使用了基于Se-ResNext101为主干网络的R

1998）1.2AlexNet(2012)1.3VGG-16(2014)1.4Inception-v1(2014)InceptionResNetV2InceptionV31.5ResNet-50(2015)ResNeXt502Pytorch

MarrPrizeatICCV2017RetinaNet--BestStudentPaperAwardatICCV2017FasterR-CNNRPNFastR-CNNR-FCN使用以下骨干网络结构:ResNeXt

SainingXieRossGirshickPiotrDoll´arZhuowenTuKaimingHe论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.054311.综述本文提出了ResNet网络升级版——ResNeXt

1、使用facenent/src/freeze_graph.py将ckpt模型文件转化为pb模型文件，需要注意的是，需要在这里面添加模型名称及scope，如下图所示，转化ResNeXt模型是需要添加ResNeXt

AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices一种非常有效的移动设备卷积神经网络小组成员：吴坤帅，薄雨蒙，黄麟舒，田磊1.简介近年来关于卷积模型的研究层出不穷，产生了如VGG、ResNet、Xception和ResNeXt

论文的Insight是现有的先进basic架构如XceptionXception和ResNeXt