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论文笔记——Deep Residual Learning for Image Recognition（论文及相关代码）

啊先说一些题外话，在刚刚进入深度学习的时候就在知乎上看到关于何恺明大神的phd的传奇经历。大概就是何大牛顶着光环选手的称号进的MSRA，peer的到第1-2年就已经各种论文刷到飞起，但是何大牛到第三年什么都没有,甚至准备拿了毕业证回高中母校当老师，然而就在最后一年大牛爆发的神来之笔也就是熟知的darkchannelprior的cvprpaper，何大牛的第一篇论文就成为了亚洲第一篇cvprbest

每天都要深度学习·2020-08-22 00:19

【论文阅读】Deep Residual Learning for Image Recognition

论文简介：《DeepResidualLearningforImageRecognition》文章出自微软亚洲研究院何凯明团队，其分别获得ImageNet2015Detection,localization，Classification任务的第一名，也分别获得COCO2015Detection，Segmentation任务的第一名。一、Introduction介绍更大更深的网络模型具有更强大的rep

MoFMan·2020-08-22 00:19

论文阅读——Deep Residual Learning for Image Recognition

目录前言Abstract1.Introduction2、RelatedWork3、DeepResidualLearning3.1、残差学习3.2、快捷恒等映射3.3、网络结构3.4、实现4、Experiments4.1、ImageNet分类4.2、CIFAR-10和分析4.3、PASCAL和MSCOCO上的目标检测前言之前有一段时间看了挺多深度学习方面的论文，但是由于时间方面的问题一直没来得及进行

雨•人·2020-08-22 00:06

10 Python开源项目,你有深入了解过吗？

Jax：Google开源TensorFlow简化库第三名Reaver：星际争霸II深度强化学习代理第四名PySyft：加密深度学习框架第五名image-super-resolution：残差密集网络（Residual

璃沫仙人·2020-08-21 18:01

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

AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworksFacebookAIResearch大牛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

Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks - arxiv 16.11

://arxiv.org/abs/1611.05431blog参考：http://joshua881228.webfactional.com/blog_reading-note-aggregated-residual-transformations

_menglan_Zi·2020-08-20 20:17

2020-08-18 glassnet

1、最小单位Residual模块首先：白色方框：卷积操作浅蓝：BatchNormalization浅紫：ReLU第一行为卷积路，由三个核尺度不同的卷积层（白色）串联而成，间插有BatchNormalization

hi我是大嘴巴·2020-08-20 19:30

论文笔记 Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

这篇文章构建了一个基本“Block”，并在此“Block”基础上引入了一个新的维度“cardinality”(字母“C”在图、表中表示这一维度)。深度网络的另外两个维度分别为depth（层数）、width（width指一个层的channel的数目）。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

如何评价谷歌的xception网络？动机传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filtersize等等），网络设计的难度和计算开销也会增加。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

READING NOTE: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

TITLE:AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworksAUTHOR:SainingXie,RossGirshick,PiotrDollár,ZhuowenTu,KaimingHeASSOCIATION:UCSanDiego,FacebookAIResearchFROM:arXiv:1611.05431CONTRIBUTIONSAsi

Joshua_Li_·2020-08-20 16:11

【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

CRU+MXnet︱CRU-Net - Collective Residual Networks

paper:https://arxiv.org/pdf/1703.02180.pdfgithub:https://github.com/cypw/CRU-Net优化了ResNet，让其更有效率且最终精度得到提升。.1、Abstract剩余单位广泛用于缓解困难建立深层神经网络优化。然而，性能增益不wellcompensate模型尺寸的增加，说明低效率这些剩余单位参数。在这项工作中，我们首先重温剩余单

悟乙己·2020-08-20 04:04

VINS-Mono 代码详细解读——基于滑动窗口的紧耦合后端非线性优化 optimization()+滑动窗slideWindow()

上一篇文章是基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化的理论部分，主要分为以下部分：VIO残差函数构建视觉约束：视觉重投影误差residual、残差对状态量的Jacobian、协方差IMU约束：residual、

try_again_later·2020-08-20 01:55

七、VINS-mono 代码解析——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

文章目录前言紧耦合后端非线性优化系统框架一、VIO中的状态向量与代价函数1、需要优化的状态向量：2、目标函数为：二、视觉约束1.视觉重投影误差residual2、优化变量3、Jacobian4、协方差三

TB81266·2020-08-20 01:03

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

预积分和后端优化IMU部分**https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/93377806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

hltt3838·2020-08-19 23:40

《Dynamic Residual Dense Network for Image Denoising》阅读笔记

一、论文《DynamicResidualDenseNetworkforImageDenoising》摘要：深卷积神经网络在各种图像恢复任务上均取得了卓越的性能。具体而言，通过密集级联多个残差密集块（RDB）以充分利用分层功能，残差密集网络（RDN）在减少图像噪声方面取得了出色的成果。但是，RDN仅在单个噪声级别上的去噪性能良好，并且RDN的计算成本随着RDB数量的增加而显着增加，并且这仅会稍微改善

6个小石头·2020-08-19 08:48

Residual Non-local Attention Networks for Image Restoration

一.论文在本文中，我们提出了一种残留的非局部注意网络，用于高质量的图像恢复。在不考虑损坏图像中信息不均匀分布的情况下，先前的方法受到局部卷积运算以及对空间和通道方向特征的同等对待的限制。为了解决这个问题，我们设计了局部和非局部注意块，以提取可捕获像素之间长期依赖关系的特征，并更加注意具有挑战性的部分。具体来说，我们在每个（非本地）注意力模块中设计主干分支和（非本地）掩码分支。干线分支用于提取层次结

6个小石头·2020-08-19 08:48

resnet学习笔记

提出了residual模块，包含两个3x3卷积和一个shortcutconnection。

草叶～·2020-08-19 05:13

pytorch 学习　简单resnet殘差网络

代码源自：https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial这里只是将其做为一个学习样例，具体代码见：02-intermediate/deep_residual_network１

南有木兮木不知·2020-08-19 02:35

CREST: Convolutional Residual Learning for Visual Tracking ---- 文献翻译理解

听我的错不了·2020-08-18 18:35

损失函数

1用于回归的损失函数-残差（Residual）|ŷ−y||y^−y|令r=|ŷ−y|r=|y^−y|（1）.L1LossL(r)=r=|ŷ−y|L(r)=r=|y^−y|（2）.L2Loss平方损失函数是线性回归在假设样本满足高斯分布的条件下推导得到的

寻梦梦飞扬·2020-08-17 16:35

Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising

Abstract图像去噪的判别模型学习由于其良好的去噪性能，近年来受到了人们的广泛关注。本文通过研究前馈去噪卷积神经网络(DnCNNs)的构建，将深度架构、学习算法和正则化方法在图像去噪方面的进展向前推进了一步。具体来说，利用残差学习和批处理归一化来加速训练过程，提高去噪性能。与通常在特定噪声水平上训练加性高斯白噪声（AWGN）的特定模型的现有判别去噪模型不同，我们的DnCNN模型能够处理具有未知

XD207R·2020-08-17 15:59

笔记︱决策树族——梯度提升树(GBDT）

按次序建立多棵树，每棵树都是为了减少上一次的残差(residual)，每个新的模型

悟乙己·2020-08-17 15:32

Residual网络理解+pytorch实现+resnet34实现

文章目录1.残差网络实现及其应用：残差块理解应用残差块代码（pytorch实现）2.resnet34网络pytorch实现1.残差网络实现及其应用：CSDN上关于残差网络的表述很多，基本都是按照论文里翻译过来，大家可以自行搜索论文关于残差网络的介绍。本文讲诉残差网络块的具体情况，以及在图像处理方面的使用。上图是从论文中节选出来的残差块结构，要想弄明白残差块的具体应用，需要弄清楚两个概念：1.恒等映

我本将心向明月丶·2020-08-17 14:03

【图像去噪】DnCNN论文详解（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising）...

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf一、简介老实说，这篇论文后半部分不太值得细读，大量内容都是讨论实验，写的比较啰嗦。启发性的内容较少，看完后只知道你的模型效果好，但不太知道为什么好。文章重点：强调了residuallearning（残差学习）和batchnormalization（批量标准化）在图像复原中相辅相成的作用，可以在较深的网络的条件下，依然

不可能打工·2020-08-17 12:13

Dual Residual Networks Leveraging the Potential of Paired Operations for Image Restoration（cvpr2019）

双残差网络利用配对操作的潜力进行图像恢复摘要本文研究了用于图像复原任务的深度神经网络的设计。我们提出了一种新颖的残差连接方式，称为“双残差连接”，它利用了对偶运算的潜力，例如上下采样或与大小内核卷积。我们设计了一个实现这种连接风格的模块块;它配备了两个容器，其中插入任意成对的操作。采用Veit等人提出的残差网络的分解观点，我们指出，所提出的模块块的一种奇怪之处允许块中的第一个操作与任何后续块中的第

AnnChou**·2020-08-17 12:49

《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》阅读笔记

一、论文下载：《BeyondaGaussianDenoiser:ResidualLearningofDeepCNNforImageDenoising》由于其良好的去噪性能，用于图像去噪的判别模型学习近来受到了广泛的关注。在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络（DnCNN）的构建向前迈出了一步，以涵盖非常深入的体系结构，学习算法和正则化方法在图像去噪中的进展。具体而言，利用残差学习和批量归一化来

6个小石头·2020-08-17 11:06

论文笔记-Monocular Depth Estimation as Regression of Classification using Piled Residual Networks

论文信息标题：MonocularDepthEstimationasRegressionofClassificationusingPiledResidualNetworks作者：WenSu,HaifengZhang,JiaLi,WenzhenYang,ZengfuWang机构：浙江理工大学、中国科学技术大学代码链接论文主要贡献提出堆叠残差网络用于探索不同尺度上下文、不同抽象级别的用于全分辨率的深度图

kingsleyluoxin·2020-08-17 01:05

（笔记）脉冲深度残差网络Spiking Deep Residual Network

原文链接摘要方法一方法二实验原文链接https://arxiv.org/abs/1805.01352摘要本文提供一种有效的把ResNet转成脉冲神经网络(SNN)的方法。主要提出两个方法。一，针对残差结构的归一化，把连续激活函数值转成发射频率（firerate）。二，分层的误差补偿。方法一针对残差结构的归一化，把连续激活函数值转成发射频率（firerate）。ResNet的基本block如下图把R

yingpeng_zhong·2020-08-16 17:44

图文并茂解释Transformer--The Illustrated Transformer翻译精简

原文链接https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/所需知识储备:RNN,Seq2Seq序列模型，Residual残差计算...自从AttentionisAllyouneed

顶峰猛跑的H·2020-08-16 08:32

Deep Residual Learning for Image Recognition 论文笔记

Abstract提出了一个残差学习框架。使用残差学习框架在各种比赛任务中都取得的第一的成绩（2015）。1.Introduction网络深度的增加带来的新问题：深度网络的训练过程是不是就像增加网络层那么简单？当更深的网络开始收敛，就会暴露出一个退化问题：当网络的深度逐渐增加，其正确率会趋于饱和，紧接着就会快速下降。这种下降不是由过拟合造成的，而是因为对一个已经比较合适的网络增加更多的层会导致更高的

很直很温暖·2020-08-16 05:25

Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for High Performance Online Visual Track笔记

该文是注意力机制应用的巅峰。简单的说本文就是：Siamese+CSR-DCF该文首先对SRDCF.CSR-DCF等使用了特征加权的非深度学习方法和SimaseFC等的深度学习方法进行了介绍，指出非深度学习方法都是基于手动特征，然后优化理论的传统方法，而Siamese等深度学习方法则没有使用注意机制，从而无法消除边缘效应。该文将两类跟踪方法的优点进行结合并做了很多加强。代码地址（要等到六月份..）h

weixin_40610037·2020-08-15 16:41

高级编程技术（Python）作业15

=np.random.standard_normal((m,n))b=np.random.standard_normal((m,1))x=scipy.linalg.lstsq(A,b)[0]norm_residual

Ashero00·2020-08-15 08:11

吴恩达深度学习4.2练习_Convolutional Neural Networks_Residual Networks

转载自吴恩达老师深度学习课程作业notebookResidualNetworksWelcometothesecondassignmentofthisweek!Youwilllearnhowtobuildverydeepconvolutionalnetworks,usingResidualNetworks(ResNets).Intheory,verydeepnetworkscanrepresentv

Hayden112·2020-08-14 14:14

吴恩达deeplearning Lesson4 Week2 keras入门 2个案例：happyhouse+resnet

吴恩达deeplearningLesson4Week2Keras+-+Tutorial+-+Happy+House+v2input正确率50%compile中loss选择问题代码Residual+Networks

pu扑朔迷离·2020-08-14 13:55

Convolutional Neural Network-week2编程题2（Residual Networks）

1.ResidualNetworks(残差网络)残差网络就是为了解决深网络的难以训练的问题的。Inthisassignment,youwill:ImplementthebasicbuildingblocksofResNets.Puttogetherthesebuildingblockstoimplementandtrainastate-of-the-artneuralnetworkforimage

Douzi1024·2020-08-14 13:05

Residual Network和Inception Network网络架构介绍

ResidualNetwork如左图所示，随着神经网络层数的加深，虽然网络代表的函数域在不断扩大（$\mathcal{F}_{1},\ldots,\mathcal{F}_{6}$），但可能整体上偏离了要寻找的最优函数$f^*$，这也是神经网络在加深到一定层数之后训练误差很难继续减小的原因。如果可以使函数域的扩大如右图所示满足$\mathcal{F}_{1}\subseteq\ldots\subse

sunwq06·2020-08-14 10:00

深度学习笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of

深度学习笔记：DeepResidualNetworkswithDynamicallyWeightedWaveletCoefficientsforFaultDiagnosisofPlanetaryGearboxes这篇文章的题目可翻译为“基于深度残差网络及动态加权小波系数的行星齿轮箱故障诊断”，将小波包变换和深度残差学习结合起来，应用于机械故障诊断。文章的核心创新点：复杂旋转机械系统的振动数据包含着

yc_z·2020-08-14 04:13

深度学习论文笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis o.

这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断，采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路，将机械振动信号按照故障类型进行分类。文章的核心创新点：复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分，而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的，因此可以按照如下步骤设计深度神经网络，实现对不同频带信息自适应加权的功能。第一步：对振动信号进行离散小波包分解，构建小波包系

weixin_30546189·2020-08-14 03:55

ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition (2015) 全文翻译

作者KaimingHe，XiangyuZhang，ShaoqingRen，JianSun（MicrosoftResearch{kahe,v-xiangz,v-shren,jiansun}@microsoft.com）摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差的学习框架，以简化比以前使用的网络更深入的网络训练。我们显式地将层重新配置为参考层输入学习剩余函数，而不是学习未参考函数。我们提供了全面的

魏晓蕾·2020-08-11 21:13

CNN学习4——ResNet Deep residual learning for image recognition

文章翻译可以参考：https://blog.csdn.net/wspba/article/details/57074389ResNet理解汇总：1、http://lanbing510.info/2017/08/21/ResNet-Keras.html2、https://cloud.tencent.com/developer/article/1148375plainnetwork的模型如下，即F(x

Sousky·2020-08-11 11:20

小麦粒·2020-08-11 04:31

5.30python scipy

importscipy.linalgimportnumpyasnpm=20n=10A=np.random.normal(size=(m,n))b=np.random.normal(size=(m,1))x,residual

Control_xu·2020-08-10 15:02

Identity Mappings in Deep Residual Networks

引言ResNet来自2015年he等人的paper：DeepResidualLearningforImageRecognition，在应对神经网络的退化上表现得非常出色。本文是在前文的基础上，对resnet为何能够有效的原因进行进一步的分析并且对原始模型结构进行调整，原文地址：IdentityMappingsinDeepResidualNetworks。从经验上来说，随着神经网络层数的增加，模型可

lpty·2020-08-10 10:29

双流网络行为识别-Spatiotemporal Residual Networks for Video Action Recognition-论文阅读

前几天刚放出来的一篇paper：SpatiotemporalResidualNetworksforVideoActionRecognition，又将HMDB51数据库和UCF101数据库的精度刷高了。精度结果如下：这比之前的tsn网络的结果还要好，之前tsn的结果是：TemporalSegmentNetworks:TowardsGoodPracticesforDeepActionRecogniti

Camaro_XL·2020-08-10 07:33

Spatiotemporal Residual Networks for Video Action Recognition

这篇文章出自2016NIPS，作者是格林茨大学的Feichtenhofer。背景：几乎现在行为识别领域，比较work的工作都是基于二流网络。其中appearance和motion分别由两个不同的网络学习，并将两个网络的结果做融合后产生识别。本文创新部分：a、将二维空间ResNet网络部分扩展到时间域。即原来的二维空间网络W*H*C映射到W*H*T*C，具体初始化方法如下：这样的好处有两个：a1）在

paranoid_CNN·2020-08-10 06:42

RAM: Residual Attention Module for Single Image Super-Resolution

从一开始写博客总结到现在，已经发了有好几篇关于Attention机制的博客了。这个Attention机制很火不是没有道理的，证明它还是有点作用。最新的CVPR2019就有一篇关于Attention的总结。文章：RAM:ResidualAttentionModuleforSingleImageSuper-Resolution文章对近几年的有关于Attention机制paper进行总结，比如resid

2Dposeliu·2020-08-10 06:43

#论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》

2015年的paper，微软何凯明等。解决的问题：梯度消失/爆炸问题；之前的解决方案：Thisproblem,however,hasbeenlargelyaddressedbynormalizedinitial-ization[23,9,37,13]andintermediatenormalizationlayers[16],whichenablenetworkswithtensoflayerst

arthur503·2020-08-10 06:25

超分：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks 阅读理解

这个超分效果，亲测不错,而且作者提出的残差注意网络方便实用。论文认为图像输入和特征中含有丰富的低频信息，这些信息在不同的信道中被平等对待，从而阻碍了cnn的表征能力，因此提出了一种非常深的残差通道注意网络（RCAN）。（1）如何解决更深：当然是利用残差网络，因此基于残差设计了一个非常深的网络，即一个大残差模块中包含多个小的残差模块（RIR：residualinresidual）。通过长连接将这些大

为什么先生2012·2020-08-10 06:36

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