Residual

CVPR 2023: Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：基于MECE原则，以及您提供的论文摘要，以下是对抗鲁棒性研究的六个分类标准：1.提高鲁棒性的重点：对抗训练方法:针对现有架构开发新的对抗训练算法/策略。架构设计:修改网络结构、组件或缩放方式，以获得固有的鲁棒性。2.架构修改级别:块级:更改网络内单个构建块的设计（例如，残差块）。网络缩放:更改网络的深度、宽度和其他宏观缩放参数。3.设计方法:经验实

结构化文摘·2024-02-20 16:17

MIT-BEVFusion系列七--量化2_Camera、Fuser、Decoder网络的量化

目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层，增加residual_quantizer，修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN

端木的AI探索屋·2024-02-13 08:20

《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记

参考代码：无1.概述导读：在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能，但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移（水平或是垂直方向运动）在经过pooling操作（pooling不具有平移不变性）带来结果相差很大的问题（特别针对小目标），而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释（卷积的平移不变形），进而会导致一些小目标定位性能降低。对此可以通过

m_buddy·2024-02-09 18:37

RMNet: Equivalently Removing Residual Connection from Networks

RMNet:EquivalentlyRemovingResidualConnectionfromNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.00687.pdf源码链接：https://hub.nuaa.cf//fxmeng/RMNet简介自从AlexNet问世以来，SOTA的CNN架构变得越来越深。例如，AlexNet只有5个卷积层，很快被VGG和GoogleN

qgh1223·2024-01-30 15:12

【DeepLearning-6】实现倒置残差块（Inverted Residual Block）

倒置残差块（InvertedResidualBlock），是MobileNetV2网络中提升效率的关键结构。类定义和构造函数classIRBlock(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,stride=1,expansion=4):IRBlock类继承自nn.Module，是一个神经网络模块。__init__方法是类的构造函数，用于初始化实例。inp:输入通道数。

风筝超冷·2024-01-26 09:08

《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解

LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-residual-networks

ce0b74704937·2024-01-25 04:31

vp9协议笔记

协议笔记vp9协议笔记1.视频编码概述2.超级帧superframe（sz）：2.frame（sz）3.vp9中的一些索引解释：4.decode-tiles（）5.decode_partition6.Residual

皮皮宽·2024-01-24 23:00

U-Net及其衍生网络

U-Net长连接优点：U-Net中的长连接是有必要的，它联系了输入图像的很多信息，有助于还原降采样所带来的信息损失，在一定程度上，我觉得它和残差的操作非常类似，也就是residual操作，x+f(x)。

夏风掠海·2024-01-23 09:59

今日最佳计算机视觉论文解读：Dr^2Net: Dynamic Reversible Dual-Residual Networks for Memory-Efficient Finetuning

单图像秒变3D：新型AGG框架打破传统，实现实时3D生成引言：单图像到3D生成的挑战与进展随着虚拟现实和增强现实技术的迅速发展，自动化3D内容创建的需求不断增长。为了从单一图像生成3D对象，研究者们探索了各种3D表示方法。其中，基于3D高斯散射的模型因其卓越的渲染效率而在3D重建和生成方面取得了突出成就。然而，现有的基于图像生成3D的高斯散射方法通常是基于优化的，需要多个计算成本高昂的得分提炼步骤

夕小瑶·2024-01-12 05:13

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p5ResNet网络

《pytorch图像分类》p5ResNet网络结构1网络中的亮点1.1超深的网络结构1.2residual模块1.3BatchNormalization1.4迁移学习简介2模块类代码2.1BasicBlock

失舵之舟-·2024-01-09 09:34

Residual Attention Network for Image Classification

这是CVPR的文章，讨论关于注意力机制在分类的应用。papergithub容易理解的代码通过使用sigmoid函数对主干网络构建mask，在特征上添加掩码，使网络更加关注主要的特征。图中AttentionModule是注意力模块。在AttentionModule模块中上面的通道是主干网络，下面是注意力mask网络。为保留原有的特征，mask和主干网络的融合有两个操作。首先，通过mask和主干网络的

yanghedada·2024-01-07 19:14

Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis论文

DeepResidualShrinkageNetworksforFaultDiagnosis（用于故障诊断的深度剩余收缩网络）文章目录DeepResidualShrinkageNetworksforFaultDiagnosis（用于故障诊断的深度剩余收缩网络）前言一、研究问题-故障诊断1、基于信号分析的故障诊断方法2、基于机器学习的故障诊断方法（本文研究方法）二、引出本文研究的问题三、创新点深度学

兔子牙丫丫·2024-01-04 18:51

ResNet 论文精读&&代码逐行解析

文章目录前言一、论文精读0.摘要标题和结论1.Introduction：为什么要用Residual？

湘粤Ian·2024-01-03 19:12

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。而理论上，随着网络深度的加深，应该训练得越来越好才对。也就是说，理论上网络深度越深越好。但实际上，如果没有残差网络，对于一个普通网络来说，深度越深意味着用优化算法越难训练。实际上，随着网络深度的加深，训练错误会越来

丁功春·2024-01-02 10:45

Resnet BatchNormalization 迁移学习

时间：2015网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块使用BatchNormalization加速训练（丢弃dropout）层数越深效果越好？

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

图像融合论文阅读:SwinFuse: A Residual Swin Transformer Fusion Network for Infrared and Visible Images

@article{wang2022swinfuse,title={SwinFuse:Aresidualswintransformerfusionnetworkforinfraredandvisibleimages},author={Wang,ZhisheandChen,YanlinandShao,WenyuandLi,HuiandZhang,Lei},journal={IEEETransactio

qiang42·2023-12-27 22:52

【抬抬小手学Python】yolov3代码和模型结构图详细注解【图文】

我对他的框图加了注释，便于理解，红色圈为yolo_block,深红色注解为前一模块的输出，请对照代码YOLOv3相比于之前的yolo1和yolo2，改进较大，主要改进方向有：1、使用了残差网络Residual

查理不是猹·2023-12-24 13:48

R可视化之美之科研绘图-22.残差分析及可视化

本内容为【科研私家菜】R可视化之美之科研绘图系列课程快来收藏关注【科研私家菜】01残差分析（residualanalysis)拟合的数值和实际数值就是残差(（residual)。

科研私家菜·2023-12-22 05:45

MobileNet V2 图像分类

线性激活2.2关于InvertedResiduals的解释2.3升维3.MobileNetV2网络搭建4.迁移学习分类CIFAR10数据集5.网络在CIFAR10上的表现1.MobileNetV1的不足residual

听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

EMD基础学习---emd函数说明

语法[imf,residual]=emd(X)[imf,residual,info]=emd(X)[___]=emd(

Ruoyo176·2023-12-16 23:32

A comprehensive study of non-adaptive and residual-based adaptive sampling

论文阅读：Acomprehensivestudyofnon-adaptiveandresidual-basedadaptivesamplingforphysics-informedneuralnetworksAcomprehensivestudyofnon-adaptiveandresidual-basedadaptivesamplingforphysics-informedneuralnetwo

xuelanghanbao·2023-12-04 00:01

knowledge distillation 论文阅读之：ResKD: Residual-Guided Knowledge Distillation

ABSTRACTINTRODUCTIONRELATEDWORKKnowledgeDistillationEnsembleMethodsRESIDUAL-GUIDEDKNOWLEDGEDISTILLATIONbackground背景Residual-guidedLearningNAS-assistedarchitecture

暖仔会飞·2023-12-02 01:24

【图像拼接】论文精读：Learning Residual Elastic Warps for Image Stitching under Dirichlet Boundary Condition（RE

第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（ImageStitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag

十小大·2023-12-02 00:20

经典主干DarkNet53&网络搭建

YOLO版本的如下：Darknet-53中总共有6个单独的卷积层和23个Residual，每个Residual包含2个卷积层（一个1×1，一个3×3）

快乐大队队长·2023-12-01 21:16

图像分类网络总结回顾（上）

文章目录前言一、AlexNet分类网络二、LeNet分类网络三、VGG分类网络四、GoogLeNet分类网络1.Inception结构五、ResNet分类网络1.residual结构2.BatchNormalization

在学习的王哈哈·2023-11-29 02:11

deep_residual_network

Deep_Residual_Network#Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

AIHUBEI·2023-11-26 09:24

图论——最小割问题

通俗的说就是用最小的力气隔断）最小割并不唯一最大流最小割定理对于一个网络流问题，最大流的流量=最小割的容量寻找最小割可以使用Edmonds-karporDinicalgorithm首先寻找任意一个最大流，在residual

-陈同学*·2023-11-25 21:12

Ceres优化库使用

自动求导：structCostFunctor{templatebooloperator()(constT*constx,T*residual)const{//拟函数residual[0]=T(10.0)

Alan Lan·2023-11-25 10:42

文章学习30“Deep Image Demosaicking using a Cascade of Convolutional Residual Denoising Networks”

这篇文章是ECCV2018年的作品，一个去噪-去马赛克的级联作品，看这篇paper的原因是他的网络结构和我目前所用的RES基本一模一样。但这篇文章是来做去马赛克-去噪联合问题（但这一般去噪网络都可以完成这个）。本文中，作者假设图像受到的高斯噪声都是独立同分布的，那么从噪声图像y中恢复出来x的过程就可以利用贝叶斯理论求最大后验概率：上式可以等效为下式，其中第一项对应于上式的对数似然信息，第二项对应于

Carrie_Hou·2023-11-21 04:00

Pytorch 快速参数权重初始化

net=Residual()#generateanin

张哥coder·2023-11-07 05:12

LLaMA-Adapter源码解析

LLaMA-Adapter源码解析伪代码deftransformer_block_with_llama_adapter(x,gating_factor,soft_prompt):residual=xy=

发呆的比目鱼·2023-11-01 11:38

ResNet中文翻译（Deep Residual Learning for Image Recognition）

DeepResidualLearningforImageRecognition用于图像识别的深度残差学习原文：https://arxiv.org/abs/1512.03385摘要更深层次的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化比以前使用的网络更深的网络训练。我们明确地将层重新表示为参考层输入的学习残差函数，而不是学习未引用的函数。我们提供了全面的经验证据，表明这些残差网络更容易优化，

緈福的街口·2023-10-26 22:58

Point-to-Pose Voting based Hand Pose Estimation using Residual Permutation Equivariant Layer总结

文章链接摘要近年来，基于三维输入数据的手部姿态估计方法显示出最先进的性能，因为三维数据比深度捕捉更多的空间信息。而基于三维体素的方法需要大量计算量，基于PointNet的方法需要冗长的预处理步骤，如计算曲面法线向量，分组时使用k-最近邻搜索。本文提出了一种新的基于无序点云的手势估计方法。采用1024个三维点作为输入，不需要额外的信息。本文以置换等变层(PEL)为基本单元，提出一个PEL版本的Res

中了胖毒·2023-10-23 09:21

单图像超分辨率的多尺度残差分层密集（Multi-Scale Residual Hierarchical DenseNetworks for Single Image Super-Resolution）

摘要：已知单图像超分辨率是一个不适定的问题，已经研究了数十年。随着深度卷积神经网络的发展，基于CNN的单图像超分辨率方法大大提高了生成的高分辨率图像的质量。但是，图像超分辨率很难充分利用低分辨率图像中像素之间的关系。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多尺度残差分层密集网络，该网络试图找到多层次和多尺度特征中的依赖关系。特别是，我们应用了atrous空间金字塔池，该池以不同的膨胀速率连接了多个a

一壶浊酒..·2023-10-18 15:46

RESIDUAL INTERPOLATION FOR COLOR IMAGE DEMOSAICKING

ABSTRACT一种广泛应用于彩色图像马赛克的色差插值技术。在本文中，我们提出残差插值作为一种替代颜色差插值，其中残差是一个观察和一个初步估计的像素值之间的差异。我们将所提出的残差插值方法引入到基于梯度的无阈值(GBTF)算法中，该算法是目前最先进的马赛克算法之一。实验结果表明，我们提出的使用残差插值的马赛克算法可以为柯达和IMAX数据集的30幅图像提供最先进的性能。1.INTRODUCTION彩

Adagrad·2023-10-16 18:45

《Deep Residual Learning for Image Recognition》阅读笔记

论文标题《DeepResidualLearningforImageRecognition》撑起CV界半边天的论文Residual：主要思想，残差。作者何恺明，超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。

AncilunKiang·2023-10-15 16:01

【深度学习实验】卷积神经网络（七）：实现深度残差神经网络ResNet

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.Residual（残差连接）__init__（初始化）forward（前向传播）2.resnet_block

QomolangmaH·2023-10-10 00:15

Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 论文笔记

Abstract近年来，机器视觉图像识别领域取得了很大的突破，非常深的卷积神经网络为此立下首功。一个典型的例子是Inception结构在一个相对较低的计算代价下取得了较好的性能。ILSVRC2015竞赛中残差连接和传统网络结构相结合取得了state-of-the-art的性能，几乎和InceptionV3网络相近。因此我们自然而然的想到，把Inception结构和残差连接进行结合，会不会更好？作者

hrsstudy·2023-10-08 00:07

深度学习论文翻译 -- Inception-v4，Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

本文翻译论文为深度学习经典模型之一：Inception-V4论文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf摘要：近些年，超深度卷积网络成为图像识别领域的核心算法。其中，Inception结构在图像分类中表现优秀，并且计算代价很低。最近，残差与更加传统的结构相结合，在ILSVRC挑战中获得Start-of-art的结果（与Inception-v3）的分类精度差不多

X_Imagine·2023-10-08 00:07

Pytorch之ResNet图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录前言一、ResNet网络结构1.residual结构

风间琉璃•·2023-10-06 15:28

ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting

ResShift:EfficientDiffusionModelforImageSuper-resolutionbyResidualShifting(Paperreading)ZongshengYue,S-Lab,NanyangTechnologicalUniversity,NeurIPS23,Cited:0,Code,Paper1.前言基于扩散的图像超分辨率(SR)方法由于需要数百甚至数千个采样

努力学图像处理的小菜·2023-10-01 12:11

GBDT 二分类算法实践

问题：1、残差，残差近似等于用损失函数的负梯度residual=2*y/exp(2*y*f(i))f(i)初始值为02、叶子节点估值node.predict_value，每个叶子节点region下的所有

邵红晓·2023-09-25 22:04

论文精读ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition

1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385Github链接：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py知乎讲解：ResNet论文笔记及代码剖析2Motivation对于深度神经网络来说，深度对于模型性能至关重要。网络层数越深：（1）越容易导致梯度消失或

EEPI·2023-09-23 23:54

Quality Enhancement Network via Multi-Reconstruction Recursive Residual Learning for Video Coding...

论文名称：QualityEnhancementNetworkviaMulti-ReconstructionRecursiveResidualLearningforVideoCoding论文作者：LiangweiYu,LiquanShen,HaoYang,LuWang,andPingAn摘要—压缩压缩算法引入了多种压缩伪像，这些伪像会严重降低视觉质量。这些压缩伪像与纹理内容高度相关，并且分层编码单元

青吟乐·2023-09-23 17:28

DRUNet—Infrared Small UAV Target Detection Based on Residual Image Prediction via Global and Local

前言论文题目：基于全局和局部残差图像预测的红外小型无人机目标检测（InfraredSmallUAVTargetDetectionBasedonResidualImagePredictionviaGlobalandLocal）提出网络结构：DRUNet论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9452107论文复现：GitHub1.摘要热红外成像具有在白天和

东西山海关_cy·2023-09-21 10:18

文章学习36“Low-Dose CT with a Residual Encoder-Decoder Convolutional Neural Network (RED-CNN)”

TMI2017的作品，本文的主要思想和2016年NIPS的RED基本一致，网络采用AE的结构，先用卷积层进行编码，再用反卷积层进行解码，中间通过skip结构连接，如下图所示。下图是16年RED的结构，和本文一样遵循先入先出的原则，通过residuallearning进行去噪，所以本文的结构就是followRED。实验数据包括两部分，一个是AAPM比赛的10位病人的HDCT和LDCT图像，另一个是作

Carrie_Hou·2023-09-18 13:21

RRU-Net：The Ringed Residual U-Net for Image Splicing Forgery Detection阅读笔记一

文章目录1.Introduction2.RelatedWork3.TheRingedResidualU-Net(RRU-Net)3.1.ResidualPropagation3.2.ResidualFeedback3.3.RingedResidualStructureandNetworkArchitectures4.EvaluationExperimentandComparativeAnalysi

WHS-_-2022·2023-09-14 21:51

matlab自带VMD详解，VMD去噪，VMD分解

[imf,residual,info] = vmd(x)函数的输入：这里的x是待分解的信号，一行或者一列都可以！函数的输出：第一个参数位置--imf：vmd分解得到的IMF分量。

今天吃饺子·2023-09-13 15:27

LintCode领扣题解 |Twitter 面试题：Residual Product

参考程序http://www.jiuzhang.com/solution/residual-product//***本参考程序来自九章算法，由@斌助教提供。版

领扣喵·2023-08-25 08:39

【计算机视觉】递归神经网络在图像超分的应用Deep Recursive Residual Network for Image Super Resolution

DRCN:Deeply-RecursiveConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution总结这篇文章是第一次将之前已有的递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)结构应用在图像超分辨率上。为了增加网络的感受野，提高网络性能，引入了深度递归神经网络，递归模块权重共享减少了模型所需参数量，但出现了梯度爆炸/消失问题，又研究出了递归监督和跳跃连

繁星¹⁸⁹⁵·2023-08-24 17:13

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