ResNext 第5页

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——classification(三：MobileNet，ShuffleNet)

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——classification(二：ResNeXt，GoogLeNet，MobileNet)https://blog.csdn.net

游客26024·2022-08-10 07:07

深度学习图像分类（九）：SENet

SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进，SENetblock和ResNeXt

Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:53

【网络设计】ConvNeXt：A ConvNet for the 2020s

文章目录一、背景二、方法2.1训练方法2.2宏观设计2.3ResNeXt-ify：79.5%→80.5%2.4InvertedBottleneck：80.5%→80.6%2.5LargeKernelSizes2.6

呆呆的猫·2022-07-20 07:17

深度学习图像分类（十）：ResNet外传系列

深度学习图像分类（十）：ResNeXt，ResNest…文章目录深度学习图像分类（十）：ResNeXt，ResNest...前言一、ResNeXt1.Motivation2.ModelArchitecture3

Arwin（Haowen Yu）·2022-07-18 07:59

CNN卷积神经网络之ConvNeXt

CNN卷积神经网络之ConvNeXt前言改进内容1训练技巧2宏观设计3ResNeXt-ify4InvertedBottleneck5LargeKernelSizes6细节设计网络结构实验结果前言《AConvNetforthe2020s

球场书生·2022-05-30 16:27

ConvNeXt原理+代码详解（通透）

文章目录1、前言2、设计方案3、Macrodesign4、ResNeXt-ify5、InvertedBottleneck6、LargeKernelSizes7、MicroDesign8、ConvNeXtvariants9

☞源仔·2022-05-30 16:47

A ConvNet for the 2020s 论文解读

CNN网络的反击1.2.1、Depth-wiseconv反击1.2.2、ConvNext二、ResNet到ConVNeXt2.1、训练策略2.2、Changingstagecomputeratio2.3、ResNeXt-ify

qq_42105426·2022-05-22 07:58

CVPR 2022 | 超越Transformer！FAIR重新设计纯卷积架构：ConvNeXt

本文是FAIR的ZhuangLiu(DenseNet的作者)与SainingXie(ResNeXt的作者)关于ConvNet的最新探索，以ResNet为出发点，逐步引入近来ViT架构的一些设计理念而得到的纯

Amusi（CVer）·2022-05-22 07:44

A ConvNet for the 2020s 简单翻译/理解

AConvNetforthe2020s简单翻译/理解前言1.Intro2.卷积网络的改造之路2.1训练技巧2.2宏观设计2.2.1改变阶段计算比率（块的占比）2.2.2改变干细胞为“Patchify”2.3ResNeXt-ify2.4

Connor-Y·2022-05-22 07:05

【项目二、蜂巢检测项目】一、串讲各类经典的卷积网络：InceptionV1-V4、ResNetV1-V2、MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、ResNeXt、Xception

-V41.1、InceptionV1(GoogLeNet)-20141.2、InceptionV2、InceptionV3-20151.3、InceptionV4-2016二、ResNetV1-V2、ResNeXt2.1

满船清梦压星河HK·2022-05-21 07:03

深度学习之CSPNet网络分析

CSPNet是一种处理的思想，可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合。图是cspne

曙光_deeplove·2022-05-18 07:23

利用pytorch实现图像分类

使用的resnext、efficientnet等图像分类网络参考的git原文：https://github.com/lxztju/pytorch_classification本文的git地址：https

TF666666·2022-05-17 16:07

Mask R-CNN详解（图文并茂）

MaskR-CNN算法主要是FasterR-CNN+FCN，更具体一点就是ResNeXt+RPN+RoIAlign+FastR-CNN+FCN，如下图所示。

liiiiiiiiiiiiike·2022-04-05 22:50

PaddlePaddle 官方 Cascade R-CNN + ResNeXt 101 + FPN 配置文档 cascade_rcnn_dcn_x101_vd_64x4d_fpn_1x.yml 解析

PaddlePaddle提供了很多常见的深度学习模型，这里对CascadeR-CNN+ResNeXt101+FPN配置文档进行分析，方便大家进行调参和修改，文档名称为:cascade_rcnn_dcn_x101

wiger321·2022-03-26 06:35

yolo系列学习笔记----yolov3

如下图所示：ResNeXt的基本模

YOULANSHENGMENG·2022-03-25 09:51

CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1911.11929.pdf提出的CSPNet，使最先进的方法，如ResNet、ResNeXt和DenseNet成为移动gpu或cpu的轻量级方法。

小小小～·2022-03-23 11:59

A ConvNet for the 2020s

上图是对标准的ConvNet(ResNet)进行了现代化的过程，包括1)宏观设计，2)ResNeXt,3)倒置瓶颈，4)大内核大小，5)各种层次的微观设计，设计了层次视觉转换器(Swin)，而没有引入任何基于注意力的模块

小小小～·2022-03-23 11:58

【模型训练】目标检测实现分享三：详解 YOLOv3 算法实现

可以看出RetinaNet的ResNeXt-101-FPN的特征提取能力十分强悍，YOLOv3比不过它，且YOLOv3也比不过FasterR-CNNwTDM在大目标上的检测能力。

极智视界·2022-03-17 07:01

深度学习之学习（3-4）YOLOV4

四、大神接棒：YOLOv44.1简介目前的检测模型通常由两部分组成：Backbone：在ImageNet上预训练的网络主干（pre-trainedonImageNet）GPU：VGG、ResNet、ResNeXt

light169·2022-03-15 07:11

ConvNeXt：超越 Transformer？总结涨点技巧与理解代码(附注释)

文章目录1.前言2.论文学习2.1.发展路线2.2.训练策略改进2.3.宏观设计2.3.1.stagecomputeratio2.3.2.stemto“Patchify”2.4.ResNeXt-ify2.5

听风、·2022-03-07 07:02

详解ResNeXt网络(二)

2Concat形式前文中，我们看到了ResNeXt分支利用Inception的拆分-变换-合并策略来构造对应的block块

赵卓不凡·2022-02-15 07:40

网络学习系列（十）shufflenet

shufflenetv1要解决的问题：论文追求的也是轻量化的网络，作者发现，无论是xception网络还是resnext网络，虽然性能较高，但耗费了大量的运算资源，作者认为，这主要是由于密集的pointwiseconvolution

叶天羽·2022-02-13 08:11

resNet模型论文与实现

今日刚好复完李沐大神的视频，又刚好看了一下resnet一些复现的代码，resnet后续变体很多(比如resnext),并且在目标检测领域yolo的主流主干网络就是resnet(当然也有其他)，所以就想写写随笔

Andy Dennis·2021-11-17 21:13

浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

看到代码里面有这个1classResNeXt101(nn.Module):2def__init__(self):3super(ResNeXt101,self).

·2021-04-26 10:56

PaddleDetection——水果分类项目实战

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。

卡卡南安·2021-01-30 12:34

SKIP CONNECTIONS MATTER: ON THE TRANSFERABILITY OF ADVERSARIAL EXAMPLES GENERATED WITH RESNETS 翻译，侵删

ONTHETRANSFERABILITYOFADVERSARIALEXAMPLESGENERATEDWITHRESNETS（跳跃连接的重要性，论使用ResNets生成的对抗样本的迁移性）摘要跳跃连接是当前顶尖的深度神经网络的一个必不可少的重要的组成部分，例如：ResNet,wideResNet,DenseNet,ResNeXt

turb_csdn·2021-01-18 16:12

人工智能-深度学习-神经网络：CNN经典模型【LeNet5、AlexNet 、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet、ResNeXt、DPN、SENet】

一、LeNet5(1998年)LeNet是卷积网络做识别的开山之作，虽然LeNet5的网络结构现在已经很少使用，但是它对后续卷积网络的发展起到了奠基作用，打下了很好的理论基础。LeNet-5是卷积网络的开上鼻祖，它是用来识别手写邮政编码的，论文可以参考Haffner.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.LeNet5这个网络虽然很小，

ninjawei·2020-12-28 22:05

关于ResNet50的解读

ResNet开篇之作在此，后面又出了各种变形啥的，ResNeXt，inception-ResNet等等吧，He大佬推荐的tf版本代码在此。kerasResNet50的在此。

VideoRec·2020-09-17 03:48

ResNeXt论文阅读笔记

文章目录1.提出背景2.核心思想3.论文核心4.组卷积5.核心代码论文:AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.05431代码地址Keras:https://github.com/titu1994/Keras-ResNeXtPytorch:https://github

FLYMAN_TF·2020-09-15 03:45

深度学习_经典网络_CSPNet网络详解

CSPNet不仅仅是一个网络，更是一个处理思想，可以和ResNet、ResNext、DenseNet、Effic

CV-GANRocky·2020-09-14 18:45

ResNet和ResNext--网络架构、设计思路、主要差异

1.ResNet网络1.1ResNet解决的关键问题是什么？是过拟合吗？是梯度消失吗？都不是，或者说不完全是。过拟合的最明显表征是方差大，即训练集上效果好，测试集上效果差，但是深层模型在训练和测试上效果都差。而梯度消失的问题在BN层（本质上控制了每一层的模值输入，将上一层的输出从饱和区拉到了非饱和区，使得每一层的梯度都维持在较合理的范围内）引入之后也解决了大半。ResNet解决的最关键问题是：使得

在路上的McCoff·2020-09-11 17:32

BackBone(resnet框架、ResNext（结构）)

网络提出的背景参考博客backbone是一系列的卷积层用于提取图像的featuremaps，比如可以是VGG16，VGG19，GooLeNet，ResNet50，ResNet101等，这里主要讲解的是ResNet101的结构。像VGG、GooleNet、AlexNet等网络框架都是通过不断增加神经网络的深度来增强模型。但是随着网络深度越来越深，会出现退化问题，即准确率会先上升然后达到饱和，再持续增

qq_41627642·2020-09-10 16:34

ResNeXt

ResNext:AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks简介可以认为是ResNet的升级版。

wulw1990·2020-08-25 05:50

CNN基础模型总结

也放了一些阅读论文时候的连接目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG四、GoogleNet五、ResNet六、ResNeXt七、DenseNet八、ShuffleNetV1与ShuffleNetV2

6个小石头·2020-08-23 00:30

批量残差网络-Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

RossGirshickKaimingHe作品官方代码Torch:https://github.com/facebookresearch/ResNeXtCaffe代码：https://github.com/terrychenism/ResNeXt1In

O天涯海阁O·2020-08-20 20:37

[ResNet系] 003 ResNeXt

ResNeXtAggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworksSainingXie,RossGirshick,PiotrDollár,ZhuowenTu,KaimingHeCaffe实现：https://github.com/binLearnin...摘要本文提出一种高度模块化并易于搭建的网络架构，网络中使用的基本构件（buildingb

weixin_33894992·2020-08-20 19:25

论文笔记 Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

首先我们先了解一个这个“Block”是如何构建的，如下图所示（ResNeXt是这篇论文提出模型的简化表示）左边是标准残差网络“Block”，右图是作者

weixin_30653023·2020-08-20 19:24

【论文阅读】Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks Saining（ResNext）

这篇文章是kaiming大神的组的工作，在resnet上继续改进。一作谢赛宁，2013年从上海交大本科毕业后去UCSD读博士，现在他引1400+了（不知道我毕业时能不能有这个的一半QAQ），导师是ZhuowenTu。Introduction现代的网络设计中通常会次堆叠类似结构，如VGG,Inception，Resnet等，从而减少网络中超参数的数量，简化网络设计。Inception使用了split

DechaoMeng·2020-08-20 18:21

《2017-Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》论文阅读

本文提出的ResNeXt结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了超参数的数量；贡献作者在这篇论文中提出网络ResNeXt，同时采用VGG堆叠的思想和Inception的split-tr

jiyeyong·2020-08-20 18:16

【ResNeXt】Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks (2017) 全文翻译

作者SainingXie1RossGirshick2PiotrDollar2ZhuowenTu1KaimingHe21UCSanDiego{s9xie,ztu}@ucsd.edu2FacebookAIResearch{rbg,pdollar,kaiminghe}@fb.com摘要我们提出了一个简单、高度模块化的图像分类网络体系结构。我们的网络是通过重复一个构建块来构建的，该构建块聚合了具有相同拓扑

魏晓蕾·2020-08-20 14:50

总结近期CNN模型的发展(一)

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]WideResNet[3]ResNeXt

yujunseu·2020-08-20 02:16

干货 | 通过传统特征重和滑动窗口匹配法，获得更为精准的拷贝边界

方案简介在爱奇艺与CCF联合举办的“2019CCF大数据与计算智能大赛-视频版权检测”赛道比赛中，来自爱奇艺的都挺好团队采用了卷积神经网络SE-ResNeXt获得特征向量，对特征向量进行搜索获得top-k

爱奇艺技术产品团队·2020-08-19 16:02

Xception

1、网络结构（CVPR2017）如果说ResNeXt是ResNet的增强版，那毫无疑问，Xception就是Inception家族的增强版，为什么？因为牛X呀。

蓬莱道人·2020-08-19 01:04

[Github项目]基于PyTorch的深度学习网络模型实现

：mp.weixin.qq.com/s/VWRiFAQGZ…今天主要分享两份Github项目，都是采用PyTorch来实现深度学习网络模型，主要是一些常用的模型，包括如ResNet、DenseNet、ResNext

weixin_33991727·2020-08-17 16:52

CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果

可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet。

weixin_30484739·2020-08-17 15:34

认识VGGNet

SSD网络的主体一种是基于VGG16，另一种是基于ResNext101。于是今天研究了一下VGGNet。

一鸣鸣·2020-08-17 10:09

YOLO v4 糅合方法记录

ResNeXt论文地址：https://link.zhihu.com/?

lytxiaohou·2020-08-16 07:04

系列文章：如何利用PaddleDetection做一个完整的项目（一）

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。

富土康一号质检员·2020-08-13 23:07

ResNeXt

主要思想:Inception借鉴ResNet提出Inception-ResNetResNet也借鉴Inception提出ResNext,主要就是单路卷积变成多个支路的多路卷积,进行分组卷积。

小智rando·2020-08-13 17:49

ResNext

Aggregatedresidualtransformationsfordeepneuralnetworks论文：https://arxiv.org/abs/1611.05431代码：https://github.com/facebookresearch/ResNeXt1

cdknight_happy·2020-08-13 13:09

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