Residual 第10页

墨尘目标检测4--yoyo3模型解析及训练自己的数据集

YOLOv3相比于之前的yolo1和yolo2，改进较大，主要改进方向有：1、主干网络修改为darknet53，其重要特点是使用了残差网络Residual，darknet53中的残差卷积就是进行一次3X3

我是尘客哥·2020-08-08 16:41

如何利用Deep CNN大幅提升识别准确率？

转自：https://blog.csdn.net/u011292087/article/details/62054949近日，百度将DeepCNN应用于语音识别研究，使用了VGGNet，以及包含Residual

ghjk014·2020-08-08 15:16

论文笔记——ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation

作者提出了一种基于残差连接和深度可分离卷积的语义分割网络，旨在不降低准确率的同时提高处理的帧数，可以满足自动驾驶中对于实时性的要求。一句话就是，我全都要！单元组成简单地说，网络中主要使用了残差连接，这种捷径可以使得低维的特征可以往后流动而不是被网络完全转化，同时也在训练时减少了梯度消失等情况。另外使用了深度可分离卷积，可以减少网络中的参数数量，提高训练效率和实际推算的速度。残差层可以用函数表示为上

渡边君·2020-08-08 14:30

Deep Learning（深度学习）各种网址（持续更新）

http://www.zhihu.com/question/26006703Residual

冲冲那年·2020-08-08 11:11

Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution【EDSR】【阅读笔记】

在这篇文章之前，陆续有了一些使用深度学习网络进行SR任务的工作，但是这些以提升PSNR为目标的深度神经网络存在几点问题：网络表现对于网络结构很敏感，不同的初始化和训练方法对表现得影响也很大。这就使得模型的设计和优化策略的选择变得非常重要。目前的SR算法都把不同放大因子的问题看作是独立的问题，没有利用他们之间的互相关系。这篇文章主要针对这两点问题，首先改进了SRResNet网络结构，通过分析去除了不

wyboooo·2020-08-06 11:00

spectral normalization集成到triple-gan过程中的问题

Residual-Dense-Network-Trained-with-cGAN-for-Super-Resolution-master、Spectral_Normalization-Tensorflow-master

gdengden·2020-08-04 14:09

pytorch之resnet中def _make_residual解释layers

def_make_residual(self,block,planes,num_blocks,stride=1):downsample=Noneifstride!=1orself.inplanes!

zouxiaolv·2020-08-04 10:02

[PyTorch]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，densenet中初始化3.2wide-residual-networks

急流勇进·2020-08-04 07:42

语义分割--Full-Resolution Residual Networks for Semantic Segmentation in Street Scenes

Full-ResolutionResidualNetworksforSemanticSegmentationinStreetScenesCVPR2017Theano/Lasagnecode：https://github.com/TobyPDE/FRRN针对语义分割问题，本文侧重于分割中的物体边界精度，preciseboundaryadherence通过两个stream实现：residualstre

O天涯海阁O·2020-08-03 09:51

《Deep Residual Learning for Image Recognition》论文解析

朋友们从本周开始我会着手更新新系列的博客，论文解析系列。当然此系列我会尽力细致地介绍论文，不过因为水平有限，难免会有理解不到位甚至错误的地方，因此欢迎评论探讨。同时本系列更趋向于介绍论文大致思想，对于论文中太细的小细节便不再做更多介绍，若是大家想更加详细地了解一篇论文的话，还是去看英文原版的吧。但若是想快速了解论文思想和梗概或是不一样的读者想法，大概看看我的博客也不错。欢迎大家评论区留言提建议。第

超屌的温jay·2020-08-03 08:26

(5) [CVPR15] Deep residual learning for image recognition

计划完成深度学习入门的126篇论文第五篇，来自MSRA的何凯明在ILSVRC15比赛上取得冠军后的论文，也是大名鼎鼎的RestNet，发表在CVPR15并当选Bestpaper。摘要Abstract我们提出了一个residuallearningframework来简化网络的训练，这些网络比以前使用的要深得多。我们显式地将层重新表示为根据层输入学习residualfunction，而不是学习未引用的

gdtop818·2020-08-03 07:03

Deep Residual Learning for Image Recognition 笔记

今天跑了把googlenet1应用到自己的分类任务中，识别率有大约有0.8%的提高。看来大网络还是有用的，只要你能很好的解决随着网络层数增多，容易引起过梯度消失或爆炸等问题。https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn/issues/47这里有关于这个网络实现的讨论https://github.com/beijbom/beijbom_python_lib/b

deep_learninger·2020-08-03 05:13

Deep Residual Learning for Image Recognition笔记

ResNet网络，本文获得2016CVPRbestpaper本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题（degradationproblem）。什么是退化问题呢？如下图：上图显示，网络随着深度的增加（从20层增加到56层），训练误差和测试误差非但没有降低，反而变大了。然而这种问题的出现并不是因为过拟合（overfitting）。照理来说，如果我们有一个浅层的网络，然后我们可以构造一个这样的深层的网

hjl240·2020-08-03 00:35

《Deep Residual Learning for Image Recognition》翻译

2015年原文：https://arxiv.org/abs/1512.03385截图源自：原文plainnetwork：普通网络（原文提出）摘要更深的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差学习框架来减轻网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深得多。我们明确地将层次重新定义为参照层次输入学习残差功能，而不是学习未引用的功能。我们提供全面的经验证据，显示这些残留网络更容易优化，并且可以从深度增加中获得

ShaneneD·2020-08-02 22:11

《Real Image Denoising Based on Multi-Scale Residual Dense Block and Cascaded U-Net》论文阅读

RealImageDenoisingBasedonMulti-ScaleResidualDenseBlockandCascadedU-NetwithBlock-Connection一、论文摘要：受益于最近的真实图像数据集，基于学习的方法在真实图像降噪方面取得了良好的性能。为了进一步提高Bayer原始数据去噪的性能，本文介绍了两个新网络，即多尺度残差密集网络（MRDN）和带块连接的多尺度残差级联U-

6个小石头·2020-08-02 21:37

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach 阅读笔记

转载链接地址：http://lowrank.science/Spectral-Residual/AboutTheAuthor虽然是第一次读论文第一作者XiaodiHou的文章，但在此之前，其实早已受过其不小的影响

k384451869·2020-08-02 13:34

【论文】Saliency Detection: A Spectral Residual Approach阅读笔记

一、思路：从信息论的角度看，有效编码可以将图片H中信息分为两部分：$$H(Image)=H(Innovation)+H(PriorKnowledge)$$Innovation变化，即为显著部分；PriorKnowledge先验知识，即为背景部分，冗余部分。相似就代表着冗余。对一个系统而言要最小化视觉的冗余信息，它必须知道输入图片的统计相似性（即所有图片平均特性）。那么如何计算统计相似性呢？前人发现

Mr.Q·2020-08-02 13:33

论文阅读笔记（2）：Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

论文题目：SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach论文作者：XiaodiHouandLiqingZhang论文时间：2007文章中的SpectralResidual（SR）模型并不像Itti模型那样依赖于图像的特征，SR模型不依赖于图像的特征、分类以及其他的先验知识。SR模型关注的是图像的背景部分，找出图像背景在某个空间上满足什么变化，然后剔除背景，最

HPeak·2020-08-02 12:21

11组-Deep Residual Learning for Image Recognition

DeepResidualLearningforImageRecognition1.背景深度学习发展过程中最有名的一个问题就是反向传播过程中梯度消失或爆炸的问题（往前回传梯度越来越小，导致前层参数不更新）。但是目前也已经通过标准化输入（NormalizedInitialization）以及中间层标准化（BatchNormalization），采用随机梯度下降解决了该问题。虽然解决了梯度消失或爆炸的问

lwxiaolei·2020-07-30 13:10

【统计学】基本Stata使用手册（3）：模型设定问题

Stata使用手册（3）：模型设定问题~目录3.模型设定问题3.1异方差与加权最小二乘3.2自相关与广义最小二乘3.3模型设定与数据问题3.模型设定问题3.1异方差与加权最小二乘画残差图.rvfplot%residual-versus-fittedplot.rvpplotvarname

招财猫qwq·2020-07-30 12:59

DFS非递归形式

)){intp=path.top();visited[p]=true;if(s==target){returntrue;}path.pop();for(inti=0;iresidual

t11383·2020-07-30 09:44

【华为云技术分享】物体检测yolo3算法学习笔记2

先来看一下yolo3的结构图：1、主体网络darknet53最左边的这一部分叫做Darknet-53，（1）它最重要特点是使用了残差网络Residual，darknet53中的残差卷积就是进行一次3X3

华为云·2020-07-29 18:17

Ceres Solver使用

最简单的例子我们求解下面方程的最小解12(10−x)2第一步，写出代价函数f(x)=10−x:structCostFunctor{templatebooloperator()(constT*constx),T*residual

chengwei0019·2020-07-28 14:25

吴恩达Deep Learning编程作业 Course4- 卷积神经网络-第二周作业：Residual Networks

ResidualNetworks残差网络在这一部分中我们将学习使用残差网络建立更深层的卷积网络。从理论上讲，越深层的神经网络模型越可以解决复杂的问题，但实际上深层的网络会很难训练。ResidualNetworks是被He等人提出的，能够让我们训练更深的网络。在这一部分中我们要完成的是：实现ResNets的基本构建块。把这些模块放在一起，以实现和训练一个最先进的神经网络的图像分类。完成任务我们将继续

椰楠liu·2020-07-28 07:38

Residual Networks - v2 Homework

ResidualNetworksWelcometothesecondassignmentofthisweek!Youwilllearnhowtobuildverydeepconvolutionalnetworks,usingResidualNetworks(ResNets).Intheory,verydeepnetworkscanrepresentverycomplexfunctions;buti

wangyunpeng_bio·2020-07-28 06:39

ResNet笔记(Deep Residual Learning for Image Recognition)

ResNet(DeepResidualLearningforImageRecognition)概述问题的提出网络结构实施细节ResNet(DeepResidualLearningforImageRecognition)概述2015年，由微软亚洲研究院何凯明等人发表的ResNet网络，成功的将网络层数加到更深的层次，并且获得了很好的效果，其复杂度也与之前的vgg网络相差不大，并且获得到了ILSVRC

小桥流水25·2020-07-28 05:31

从零开始学SLAM: Ceres/G2O求解优化问题

structCURVE_FITTING_COST{CURVE_FITTING_COST(doublex,doubley):_x(x),_y(y){}templatebooloperator()(constT*constabc,T*residual

搬砖学徒1.0·2020-07-28 04:10

主干网络系列(1) -ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition

论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition工程代码：Github链接0.摘要众所周知，神经网络的效果和神经网络的层数有很大的关系，通常越深的网络效果越好，训练难度也就越大。但是随着深度进一步增加，网络的训练代价大幅上升，但效果却没有提升，甚至有所下降，为了解决这个问题，论文提出了深度残差模块并在此基础上形成了深度残差学习框架ResNet，网络层数更

不会算命的赵半仙·2020-07-28 01:39

吴恩达深度学习课程deeplearning.ai课程作业：Class 4 Week 2 Residual Networks

吴恩达deeplearning.ai课程作业，自己写的答案。补充说明：1.评论中总有人问为什么直接复制这些notebook运行不了？请不要直接复制粘贴，不可能运行通过的，这个只是notebook中我们要自己写的那部分，要正确运行还需要其他py文件，请自己到GitHub上下载完整的。这里的部分仅仅是参考用的，建议还是自己按照提示一点一点写，如果实在卡住了再看答案。个人觉得这样才是正确的学习方法，况且

hongbin_xu·2020-07-27 23:43

吴恩达深度学习编程作业（4-2）- Keras tutorial - the Happy House & Residual Networks

吴恩达Coursera课程DeepLearning.ai编程作业系列，本文为《卷积神经网络》部分的第二周“深度卷积模型”的课程作业。另外，本节课程笔记在此：《吴恩达Coursera深度学习课程DeepLearning.ai提炼笔记（4-2）–深度卷积模型》，如有任何建议和问题，欢迎留言。Part1：Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassign

大树先生的博客·2020-07-27 16:37

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

有些方法或者特征只适用于特定的模型或者特定的问题或者小规模的数据集；但是有些方法比如batch-normalization和residual-connections适用于大多数模型、任务和数据集。

hejunlin·2020-07-27 12:00

如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（一）：基线

我们建立了一个基线，在CIFAR10上训练Residual网络达到94%的测试精度，在单个

ronghuaiyang·2020-07-15 00:52

(论文阅读)Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks

对于深度估计这个问题来说，这篇文章是非常经典的一篇文章了。FCRN做了两点贡献：-1使用了小卷积代替大卷积的方式实现了上采样-2使用了huber作为了loss[code]https://github.com/iro-cp/FCRN-DepthPrediction[paper]https://arxiv.org/pdf/1606.00373.pdf1使用小卷积代替大卷积，实现上采样首先我们先要明白，

yjl9122·2020-07-13 23:18

论文阅读：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks（ResNeXt）

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、BN和Relu的位置1、论文总述这篇论文提出的网络是resnet的升级版，设计思想结合了vgg/resnet的stackingbuildingblocks以及Inception系列的split-t

贾小树·2020-07-13 06:00

DSSD

DeconvolutionalSingleShotDetectorurlhttps://arxiv.org/pdf/1701.06659.pdf动机增加context的信息提高目标检测准确率，改进SSD内容DSSD：1、Residual

小松qxs·2020-07-12 12:40

精读论文：Predicting Citywide Crowd Flows Using Deep Spatio-Temporal Residual Networks

PredictingCitywideCrowdFlowsUsingDeepSpatio-TemporalResidualNetworksAAAI2017郑宇组的论文文章首先介绍该问题的基本概念，接着描述系统的框架（本文跳过），然后介绍基于DNN的预测模型，最后进行实验验证模型结构与参数和与基线模型进行对比。OUTLINE人流量数据（crowdflows）的时空属性及及外部因素如何进行数据格式转化D

一条咸狗·2020-07-12 04:43

【CVPR2018】ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation

作者摘要语义分割网络可以端到端训练，并准确地在像素级对多种目标分类。本文提出一个可实时运行且结果准确的语义分割架构。本架构核心是一个新层，使用residualconnections和factorizedconvolutions，得以保证准确和高效。在单卡TitanX可达83FPS，JetsonTX1(英伟达GPU开发板)可达7FPS。在公开数据集Cityscapes上准确率类似于sota，速度却有

媛媛_sophie·2020-07-12 02:09

深度残差网络（Deep Residual Network ）

深度残差网络自从2015年提出以来，在众多比赛中表现优越，且最终获得CVPR2016年BestPaperAward。大家想必也已经耳熟能详。在这里，只是再简要说说深度残差网络是怎样的网络，关于为什么她表现如此优秀？如论文中描述，深度残差网络的缘起在于一个“反常”的现象。在训练深度神经网络的时候，训练误差和测试误差都随着网络深度的增加而增加。文中称之为Degradation问题。深度卷积神经网络在图

包包小公子·2020-07-12 01:49

VINS-Mono 理论详细解读——紧耦合后端非线性优化 IMU+视觉的残差residual、Jacobian、协方差、基于舒尔补的边缘化

本讲是VINS最核心部分了，前面经历了1）视觉跟踪feature_tracker、IMU预积分integrationBase类；2）初始化中SFM纯视觉估计滑动窗中所有帧的位姿和3D路标点深度、SFM与IMU预积分松耦合对齐求解初始化参数。在完成前面的初始化环节后，本节将进行第3部分，基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化：将视觉约束、IMU约束、闭环约束放到一个大的目标函数中进行非线性优化，求解出滑动

try_again_later·2020-07-12 01:57

Inception-V4和Inception-Resnet论文阅读和代码解析

论文阅读代码解析小结论文阅读论文地址：Inception-v4,Inception-ResNetandtheImpactofResidualConnectionsonLearning此论文主要是作者尝试将inception与residual

stesha_chen·2020-07-11 23:58

【深度学习】残差结构：1000层网络

本文介绍网络从几层加深到一千层的各种关键技术，尤其聚焦残差结构(Residual)在其中发挥的作用。问题网络的层数越深，可覆盖的解空间越广，理论上应该有越高精度。

shenxiaolu1984·2020-07-11 22:27

论文阅读——R2U-Net:Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net for Medical Image

论文阅读之R2U-Net:RecurrentResidualConvolutionalNeuralNetworkbasedonU-Net(R2U-Net)forMedicalImageSegmentationR2U-NetAbstract深度学习近年来在图像识别、分割及物体检测等领域取得了优异的成果。UNet就是其中一种广受好评的框架。本文则提出了基于UNet架构的循环卷积神经网络-RU-Net和

黄小米吖·2020-07-11 18:21

[深度学习从入门到女装]Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net)

论文地址：RecurrentResidualConvolutionalNeuralNetworkbasedonU-Net(R2U-Net)forMedicalImageSegmentat这篇文章使用RecurrentResidualconv来对U-Net进行改进（a）为普通的两个conv模块，（b）为使用了recurrentconv的模块，（c）为使用了residualconv的模块，（d）是同时

炼丹师·2020-07-11 14:21

【原文翻译】深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis

深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进，针对的是数据中含有噪声或冗余信息的情况，将软阈值化引入深度残差网络的内部，通过消除冗余特征，增强高层特征的判别性。以下对部分论文原文进行了翻译，仅以学习为目的。【题目】DeepResidualShrinkageNetworksforFaultDiagnosis【翻译】基于深度残差收缩网络的故障诊断Abstract(摘要)Abstract:Thispaper

明月作烛台·2020-07-11 14:59

大幅减少GPU显存占用：可逆残差网络(The Reversible Residual Network)

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文经授权转载自AINLP。作者：光彩照人学校：北京邮电大学研究方向：自然语言处理，精准营销，风险控制前序：GoogleAI最新出品的论文Reformer在ICLR2020会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希(LSH)；一个是可逆残差网络代替标准残差网络。本文主要介绍变革的第二部分，可逆残差网络。先从神

我爱计算机视觉·2020-07-11 13:30

利用最小二乘法进行参数估计

returnalpha*DT+beta#实验数据x,y和拟合函数之间的差，p为拟合需要找到的系数defresiduals1(p,y,x): returny-get_C_formula(x,p)#参数估计#residual

jingyi130705008·2020-07-11 09:46

Hierarchical Features Driven Residual Learning for Depth Map Super-Resolution 2019TIP 论文阅读

HierarchicalFeaturesDrivenResidualLearningforDepthMapSuper-Resolution2019TIP论文阅读AbstractAbstractRapiddevelopmentofaffordableandportableconsumerdepthcamerasfacilitatestheuseofdepthinformationinmanycomp

h_l_dou·2020-07-11 07:37

深度学习-卷积神经网络吴恩达第四课第二周作业2答案(Residual Networks)

importnumpyasnpimporttensorflowastffromkerasimportlayersfromkeras.layersimportInput,Add,Dense,Activation,ZeroPadding2D,BatchNormalization,Flatten,Conv2D,AveragePooling2D,MaxPooling2D,GlobalMaxPooling2

BrianLi_·2020-07-10 20:09

阅读笔记（paper+code）：Residual Attention Network for Image Classification

阅读笔记（paper+code）：ResidualAttentionNetworkforImageClassification代码链接：https://github.com/fwang91/residual-attention-network

AUTO1993·2020-07-10 20:22

ResNet经典论文翻译（一）：《Deep Residual learning for Image Recognition》

英文原文：《DeepResiduallearningforImageRecognition》中文翻译：用于图像识别的深度残差学习何恺明摘要更深的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差学习框架来减轻网络的训练，这些网络比以前使用的网络要深得多。我们明确地将层次重新定义为参照层次输入学习残差功能，而不是学习未引用的功能。我们提供全面的经验证据，显示这些残留网络更容易优化，并且可以从深度增加中获得准确性

Wendark·2020-07-10 10:55

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