带你读论文系列之计算机视觉–ResNet和ResNeXtResNet强！ResNet发布于2015年，目前仍有大量CV任务用其作为backbone（尤其是顶会实验比较），而且当前很多网络都在使用残差模块。DeepResidualLearningforImageRecognitionhttps://arxiv.org/abs/1512.03385代码：pytorch：https://github.c

一、说明了解和实现ResNet和ResNeXt的架构以实现最先进的图像分类：从Microsoft到Facebook[第1部分]，在这篇由两部分组成的博客文章中，我们将探讨残差网络。

项目地址用PaddlePaddle实现图像分类-SE_ResNeXt-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区用百度账号登录，然后完善信息，没日运行可以获得8点GPU免费额度，就是说我每天可以用TeslaV10032GB

patchif"stem2.3.ResNeXt-ify2.4.InvertedBottleneck2.5.

系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解第四章ResNet网络详解第五章ResNeXt网络详解第六章MobileNetv1网络详解第七章MobileNetv2

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受ResNeXt方法的启发，作者成功地将高维的视频特征向量分解为

仓库和视频演示：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt

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【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知

目录一、介绍1、YOLOv5简介2、ResNeXt简介3、目标检测简介二、YOLOv5及其局限性1、YOLOv5的架构与原理2、YOLOv5的优势3、YOLOv5的局限性三、ResNeXt与特征金字塔融合

Inception5.3.1InceptionV15.3.2InceptionV25.3.3InceptionV35.3.4InceptionV45.4ResNet残差网络5.4.1ResNet5.4.2ResNeXt5.5CNN

系列文章目录本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet，ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，VisionTransformer，SwinTransformer，VisualAttentionNetwork，ConvNeXt，MLP-

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、SwinTransformer、VisionTransformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍1.ResNet相较于VGG

相同的参数个数，结果更好：一个101层的ResNeXt网络，和200层的ResNet准确度差不多，但是计算量只有后者的一半论文参考：https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf

目录一、模型结构介绍二、前期准备三、模型三、训练运行3.1训练3.2指定图片进行预测本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●阅读ResNeXt

从最初的参考各个文献想使用Mask-RCNN同时对图像中物体进行检测和分割，由于电脑配置不行，放弃了这条，到最后有了清晰思路，决定选用相对较新的ResNeXt，Yolov5，其实最初也是对前人思路的模仿

V21.1ShuffleNetV11.2ShuffleNetV22.EfficientNetV33.Transformer二代码学习1.使用VGG模型进行猫狗大战2.AI艺术鉴赏挑战赛题一理论学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV1ResNeXt

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。针对不同

一为什么读这篇传说中的ResNeXt，也是ResNet官方系列的第三篇，看完这个才算是对ResNet流派有个完整的认识，此外当前很多SOTA模型的底子都是用这个，所以不得不读。

AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks深度神经网络的聚合残差变换ResNext：ResNet和分组卷积相结合，ILSVRC2016分类任务的第二名

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、模型结构三、分组卷积四、Pytorch复现ResNext-50模型1.分组卷积模块2.定义残差单元

目录一、前言二、论文解读研究背景研究内容研究结果研究意义三、关键解读AggregatedResidualTransformations（AggResNet）RandomErasing和Mixup四、对比ResNet50V2、DenseNet网络结构精度和计算量适用范围五、论文复现tensorflowpytorch一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制

主要是希望基于ResNet-50结构，并参考Swin-T中的思想来升级改透ResNet，最终得到ResNext结构，并实现了新的准确率，并进一步探索了它的可扩展性。文章收货：调参工作、调参顺序

深度学习网络模型——ConvNeXt网络详解、ConvNeXt网络训练花分类数据集整体项目实现1、介绍2、设计方案3、Macrodesign4、ResNeXt-ify5、InvertedBottleneck7

=timm.list_models('*resne*t*')print(len(model_names))pprint(model_names)964['adv_inception_v3','bat_resnext26ts

讨论通过改善卷积网络模型，使其达到优于transformer模型的效果(文章基于ResNet模型框架进行改造升级)研究基线：基于训练transformer模型的训练技术训练ResNet-50设计决策：宏观设计ResNeXt

前言在ResNeXt的文章中，分组卷积作为传统卷积和深度可分离卷积的一种折中方案被采用。这时大量的对于整个FeatureMap的Pointwise卷积成为了ResNeXt的性能瓶颈。

Openmmlab寒假训练营(二)1.分类问题的发展和模型总结经典的卷积神经网络VGG系列、GoogleNet、ResNet等注：关于ResNet的一些后续改进ResNetB/C/D残差模块的局部改建、ResNeXt

1611.05431《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》,论文中作者做了好多实验，我没有细看，有时间再细看首先看一下ResNet-50和ResNeXt

ResNeXt是ResNet和Inception的结合体.ResNeXt借鉴Inception的“分割-变换-聚合”策略（即split-transform-merge），不同于Inception的是，ResNext

AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks文章地址https://arxiv.org/abs/1611.05431代码地址https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch

Motivation：instance-awaresegmentationIdeas:addMaskbranchwithROIAlign;Backbone：ResNeXt101-FPN;detectionhead

文章目录引言AlexNetVGG-NetResNetInceptionmodels家族ResNeXt引言读经典论文，更能获得一些通用的idea启发，同时也是补充基础知识的过程。

论文传送门：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks前置文章：ResNet模型——pytorch实现ResNeXt的改进：在ResNet

importtorchimporttorch.nnasnnfrom.utilsimportload_state_dict_from_url__all__=['ResNet','resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50

目录AbstractModernizingaConvNet:aRoadmap2.1.TrainingTechniques2.2.MacroDesign2.3.ResNeXt-ify2.4.InvertedBottleneck2.5

在深度学习看论文的过程中，经常会看到各种神经网络模型在ImageNet上介绍Top-1和Top-5准确率和Top-1错误率和Top-5错误率来源：ResNet与ResNext的error所谓的Top-1

目录1，CNN的发展史2，基础残差网络ResNet和ResNext2.1ResNet和ResNext2.2ResNet18到ResNet153家族2.3ResNetV1和ResNetV2（激活和BN放哪里是正确的

网络详解：ResNet网络详解ResNeXt网络详解torch复现：importtorch.nnasnnimporttorch'''对应着18层和34层的残差结构既要拥有实现部分的残差功能，又要拥有虚线部分的残差功能

摘要以往目标检测的backbone需要更多的计算资源，作者提出的跨阶段局部连接在不减少精度的前提下可以减少20%的计算量，CSPNet可以去取代以ResNet，ResNext和DenseNet为backbone

目录论文地址ResNet基本思想ResNeXt基本思想论文地址ResNet：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdfResNeXt：https://arxiv.org/abs

发展历史：Lenet-->Alexnet-->ZFnet-->VGG-->NIN-->GoogLeNet-->ResNet-->DenseNet-->ResNeXt--->EfficientNet神经网络年份标签作者

ResNeXt就是一种典型的混合模型，由基础的Inception+ResNet组合而成，本质在gruops分组卷积，核心创新点就是用一种平行堆叠相同拓扑结构的blocks代替原来ResNet的三层卷积的

前言今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作：ResNeXt（《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》）。

各位同学好，今天和大家分享一下如何使用Tensorflow构建ResNeXt神经网络模型，通过案例实战ResNeXt的训练以及预测过程。每个小节的末尾有网络、训练、预测的完整代码。

ECG_NetsBaselinemodelcollectionofdeeplearningappliedintoECGs.Thosebaselinemodelsinclude1D-ResNet,1D-DenseNet,1D-SE_ResNet,1D-ResNext