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Tensorflow实现残差网络ResNet-50+官方源码

使用Tensorflow实现残差网络ResNet-502018-01-https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networkshttps://blog.csdn.net

qq_27882259·2020-07-09 22:33

经典文章系列: (ResNet) Deep Residual Learning for Image Recognition 论文阅读

核心思想将层表示为学习残差函数。实验表明，残差网络更容易优化。解决了增加网络深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网络性能。问题来源增加网络深度的重要性CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。简单增加网络深度存在的问题梯度弥散或梯度爆炸解决办

天之苍sky·2020-07-09 17:18

Spectral-Spatial Residual Network for Hyperspectral Image Classification--SSRN代码执行问题

论文：Spectral-SpatialResidualNetworkforHyperspectralImageClassification:A3-DDeepLearningFramework代码SSRN。路径首先修改然后写入path2对应的文件内容时候出错。后来修改了modelstatsrecord.py中三个函数中的代码，如黑体显示的部分，改为斜体显示的内容defoutputStats_asse

gdengden·2020-07-09 16:46

经典论文系列（一）—— ResNet:Deep Residual Learning for Image Recognition

之前比赛的时候用的backbone是ResNet，就是把预训练好的模型直接拿过来用，也没有加以深刻的理解，现在重读一遍论文，顺便做一个笔记，方便之后的查看。我们知道深度是神经网络必须要考虑的一个因素，是不是简单地堆叠更多的层，就会学到更好的网络呢？答案是未必如此。很直观的我们可以想到的就是梯度消失/爆炸的问题，这会从一开始就影响收敛。这个问题很大程度上可以通过正则初始化和中间的正则层进行解决。但是

Flora_cv·2020-07-09 12:38

Saliency Detection A Spectral Residual Approach

《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而Hou的这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景

赏星乐事·2020-07-09 02:38

深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks

自从2015年ResNet出现以来，残差模块和类似的思想几乎应用于深度学习的各个领域。当然也出现各种改进的版本，残差收缩网络就是其中一种。标准的残差模块主要有以下三种，因为这篇论文是在一维的信号数据上做实验，所以没有H的维度，或者说H的维度大小为1。上图中(a)(a)(a)是输入和输出特征图的Width和Channel大小不变的情况；图(b)(b)(b)是输出特征的Width大小是输入特征一半的情

EntropyNeg·2020-07-08 04:30

DL去燥之 DnCNNs：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising

1、网络结构：DnCNNs：feed-forwarddenoisingconvolutionalneuralnetworks2、学习策略ResidualLearning：通过残差学习策略，在网络的隐层隐式地移除干净图片（cleanimage）。即输入为带噪的观测图片（noisyimage），输出为移除了干净图片的残差（噪声）图片（residualimage）。这样做的动机是，用残差学习刻画恒等映射

鼹鼠的胡须·2020-07-07 20:18

论文阅读《Cascade Residual Learning: A Two-stage Convolutional Neural Network for Stereo Matching》

luxiaohai的学习专栏·2020-07-07 20:24

论文笔记：DnCNNs（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising）

一、主要目的与贡献这篇文章主要在传统的去噪神经网络上进行了了改良，提出了新的前馈降噪卷积神经网络（DnCNNs）。主要的改良方法包括：改用残差学习、加入批量归一化。效果：提升特定噪声水平的高斯去噪的效果、进一步扩展到一般性的图像去噪任务，即盲高斯去噪、单图像超分辨率、JPEG图像去块。二、Introduction批量归一化与小批量SGD结合使用，在一批图像进入卷积层时，先计算其均值和方差，再进行归

不疯魔的菜鸡·2020-07-07 18:56

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

摘要：用于图像去噪的判别模型学习由于其有利于去噪性能而最近吸引了相当大的关注。在这篇文章中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络（DnCNN）的结构向前迈进了一小步，将非常深的结构、学习算法和正则化方法使用到图像去噪的过程中。特别是，使用残差学习和批量归一化来加速训练过程和提高去噪性能。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

勤奋的小学生·2020-07-07 08:54

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

自己学习这篇论文后随手记下来的东西，仅代表个人的理解，理解不对的地方，欢迎各位指出！去噪：Y=x+vv是带标准差σ的AWGN，x是一个干净的图像，y是带噪声的观察对象。加性高斯白噪声（AWGN）：是最基本的噪声与干扰模型服从高斯分布。PSNR：峰值信噪比，衡量图像失真或是噪声水平的客观标准。两个图像之间PSNR值越大，越相似。PSNR越大，去噪效果越好。普遍基准为30dB，30以下的图像劣化较为明

Xi_Yi_Li·2020-07-07 08:34

残差信号编码(residual coding) 和CABAC 中TU-level 的上下文parsing 代码分析

CABAC是唯一一个应用到HEVC中的熵编码方式，效率明显高于CAVLC编码。但是CABAC有天然的serialoperationdependence，致使硬件实施很困难，尤其是real-time要求和mobile设备等。CABAC用到的上下文模型中，残差信号也就是转移系数相关的上下文占了70%左右的bins，对熵编码的性能影响也是显而易见的再者就是MVD（motionvectordifferen

cj423889·2020-07-07 05:03

Dilated Residual Network论文解读

Introduction这篇文章来自于17年CVPR，同样是对空洞卷积的思考，但这篇文章不是把空洞卷积变着法得用在语义分割上，而是重新回到了图像分类领域，在看这篇文章的同时可以结合旷视和清华一起提出的另一篇论文DetNet一起阅读，这两篇论文都是利用了空洞卷积作为Backbone，把它的应用从分割扩展到了分类与检测。DetNet:ABackbonenetworkforObjectDetection

心态已炸_沉迷学习·2020-07-06 14:28

语义分割--Dilated Residual Networks

DilatedResidualNetworksCVPR2017http://vladlen.info/publications/dilated-residual-networks/本文针对当前卷积分类网络对输入图像进行一系列降采样处理

O天涯海阁O·2020-07-06 12:38

ResNet_深度残差学习的在图像识别中的应用(Deep Residual Learning for Image Recognition____翻译)

深度残差学习的在图像识别中的应用摘要层次更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差的学习框架，以便于对比以前使用的网络深度更深的网络进行训练。我们明确地将层重新组合成残差函数并将其用于输入，而不是学习未引用的函数。我们提供全面的经验证据表明这些残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度获得准确性。在ImageNet数据集上，我们评估深度高达152层-残差网络比VGG网更深8倍[41]，但仍然具有

vector_xfy·2020-07-06 09:19

Deep Residual Learning for Image Recognition（译）

仅供参考，如有翻译不到位的地方敬请指出。论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition译文地址：http://blog.csdn.net/wspba/article/details/57074389摘要越深的神经网络训练起来越困难。本文展示了一种残差学习框架，能够简化使那些非常深的网络的训练，该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unrefe

小时候贼聪明·2020-07-06 07:46

Pseudo-3D Residual Networks 算法笔记

论文：LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Qiu_Learning_Spatio-Temporal_Representation_ICCV_2017_paper.pdf官方代码：http

AI之路·2020-07-05 18:59

论文笔记-Identity Mappings in Deep Residual Networks

论文题目：IdentityMappingsinDeepResidualNetworks--KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,andJianSunAbstract文章分析了ResNet中Identitymapping为什么比较好，为何能让梯度在网络中顺畅的传递而不会爆炸或消失，实验方面1001层的ResNet在CIFAR10上4.62%的错误率，在CIFAR100

slim1017·2020-07-05 17:17

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

FRRNFull-ResolutionResidualNetworksforSemanticSegmentationinStreetScenes收录：CVPR2017(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)原文地址：FRRN代码:官方：TheanoTensorFlowAbstract语义分割广泛应用于多个领域，现阶段先进的语义分割模

DFann·2020-07-05 16:45

语义分割--Dilated Residual Networks

DRN：DilatedResidualNetworks收录：CVPR2017(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)原文地址：DilatedResidualNetworks本文配合前面的论文-UnderstandconvolutionforSemanticSegmentation有奇效~代码:官方-PytorchAbstract扩张

DFann·2020-07-05 16:14

注意力机制论文 --- Fixed pattern noise reduction for infrared images based on cascade residual attention CNN

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法，实验只是大概看了一下。文中提出一种残差级联卷积神经网络，这个网络可以分为俩部分，一种是CF-Conv(coarse-fineconvolution)此结构利用了多种卷积在网络中是用来提取图像特征，并且将图像融合来获得更多的特征，一种是SCNAU(spatial-channelnoiseatt

长安不乱·2020-07-05 16:00

Dilated Residual Networks

完整代码请见:https://github.com/fyu/drnclassDRN(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000,channels=(16,32,64,128,256,512,512,512),out_map=False,out_middle=False,pool_size=28,arch='D'):super(

seamanj·2020-07-05 11:29

ResNet论文复现

说起吧，paper主要解决的还是神经网络的深度和准确率之间的关系，当神经网络的层数增加，出现了degradation，traingingerror和testerror都会增加，针对这种退化问题，作者提出了Residual

qq_40954115·2020-07-05 08:13

P3D——《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》概述

《LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks》概述引言：最近阅读了本篇发表在ICCV’17上的论文，本文主要的贡献在于提出来了新的网络结构P3D，以及对于P3D网络结构组合的探究，最近又在想是不是可以在3维立体的视频中，对物体的行为进行感知，这可以结合三维重建方面的工作来探索，希望有大佬阅读了这篇博客可以发表

一只工程狮·2020-07-05 08:37

Residual Squeeze VGG16

本人在学习深度压缩方面的知识，刚开始多久，自己建了一个QQ群希望能和大家一起讨论学习深度压缩加速的知识。QQ群：6218886281.本文的贡献：使用SQUEEZENET改进的FireModule即（ResSquVGG16）来压缩VGG16模型，在MITPlaces365标准场景数据集上训练。在精度变化不大的情况下将训练时间减少了23.86％，模型大小缩小了88.4％。2.方法设计原则：（1）3x

_顺其_自然·2020-07-05 05:21

ResNet、Inception、Xception笔记

因此ResNet的作者提出这样的一种假设：如果我们不直接学习x到H(x)的映射关系，而是学习两者的差异，也就是残差(residual)，上图用F(x)表示，然后需要计算H(x)时，将残差加到输入上即可，

一梦轻尘·2020-07-05 03:22

图像识别的深度残差学习Deep Residual Learning for Image Recognition

原论文：DeepResidualLearningforImageRecognition作者：KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,JianSun(MicrosoftResearch)时间：Dec2015本文的大部分观点来自于这篇论文，并且加入了一些自己的理解。该博客纯属读书笔记。神经网络的深度加深，带来的其中一个重要的问题就是梯度的消失和发散（vanishing/e

liangjunsheng0426·2020-07-04 21:11

注意力机制论文 --- RADC-Net: A residual attention based convolution network for aerial scene classification

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法和参数初始化部分。文中提出RADC-Net(residualattentionbaseddenseconnectedconvolutionalneuralnetwork)，网络中由三种结构组成，密集连接结构(denseconnectionstructure)、残差注意力块(residualat

长安不乱·2020-07-04 20:00

Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

clearclc%%ReadimagefromfileinImg=im2double(rgb2gray(imread('yourImage.jpg')));inImg=imresize(inImg,64/size(inImg,2));%%SpectralResidualmyFFT=fft2(inImg);myLogAmplitude=log(abs(myFFT));myPhase=angle(my

轩动day·2020-07-04 14:20

[ResNet]:Deep Residual Learning for Image Recognition

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385DeepResidualLearningforImageRecognition(Submittedon10Dec2015)1.摘要越深的网络模型越难以训练。作者提出了深度残差学习网络框架来缓解网络的训练问题。同时，重新设计了每一层的学习函数。2.介绍模型深度很重要。随着网络深度增加，会出现梯度弥散/爆炸问题。在初始化和中间层

amsikq886040·2020-07-04 10:09

【论文笔记】Improved Residual Networks (iResNet)

论文名称：《ImprovedResidualNetworksforImageandVideoRecognition》论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.04989代码链接：https://github.com/iduta/iresnet简介残差网络（ResNets）代表了一种强大的卷积神经网络（CNN）体系结构，已广泛用于各种任务中。在这篇论文中，作者针对ResNets

rcyyang·2020-07-04 09:26

深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，Wide Residual Networks

深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，WideResidualNetworksXceptionSeNetSE机制SE模块可以直接加入到现有网络中ResNextWideResidualNetworks之前两篇文章，主要回顾了主流的卷积神经网络，其中Alexnet，VGG，Resnet，Inception中的思想在后来很多网络结构中都有用到，个人认为他们是卷积

Tianlock·2020-07-04 08:42

saliency detection论文（一）—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

目录本文是对XiaodiHou和LiqingZhang写的《SaliencyDetection:ASpectralResidual》的翻译与总结：目录Abstract残差谱模型1log频谱表示2从谱残差到显著图的获得实验结果分析本文参考资料《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一

LilyNothing·2020-07-04 06:35

Deep Residual Network实验复现

本文是对ImageNet2015的冠军ResNet(DeepResidualNetworks)以及目前围绕ResNet这个工作研究者后续所发论文的总结，主要涉及到下面5篇论文。1.Link:HighwayNetworks:RupeshKumarSrivastava,KlausGreff,JürgenSchmidhuber2.Link:DeepResidualLearningforImageReco

mao_kun·2020-07-04 00:32

资料收集

DeepResidualNetworksDeepResidualLearningforImageRecognitionhttps://github.com/KaimingHe/deep-residual-networksIdentityMappingsinDeepResidualNetworks

playbar·2020-07-02 02:17

【论文阅读笔记】Heartbeat classification using deep residual convolutional neural network from 2-lead electr

论文阅读：Heartbeatclassificationusingdeepresidualconvolutionalneuralnetworkfrom2-leadelectrocardiogram一、摘要本研究提出了一种31层一维（1D）残留卷积神经网络，遵循AAMI标准划分N、S、V、F、Q五类，对于单导联心电图心跳，获得的平均准确性，敏感性和阳性预测率分别为99.06％，93.21％和96.7

GUANYX~·2020-07-02 01:11

图像显著性论文（二）—Saliency Detection: A Spectral Residual Approach

《SaliencyDetection:ASpectralResidualApproach》是上交高材生侯晓迪在07年的CVPR上发表的一篇论文，这篇文章提出了一个图像视觉显著性的简单计算模型，这个模型和Irri提出的模型是两个截然不同的模型，Irri模型对于图像视觉显著性主要关注整幅图片突出的部分，通过各种特征的融合提取显著性图，而Hou的这个模型一上来关注的点就不在一张图片里突出的地方，而是背景

小洲实验室·2020-07-01 20:41

MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文翻译

Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution用于图像高分辨率的多尺度残差网络原文：Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution,ECCV2018github(pytorch):https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorchMSRN：Multi-scaleRes

ytao_wang·2020-06-29 17:39

MRSN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文理解

Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution用于图像高分辨率的多尺度残差网络原文：Multi-scaleResidualNetworkforImageSuper-Resolution,ECCV2018github(pytorch):https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorchMRSN：Multi-scaleRes

ytao_wang·2020-06-29 17:07

笔记总结：Dual Residual Networks Leveraging the Potential of Paired Operations for Image Restoration

DualResidualNetworks五种任务总结和对比原文:DualResidualNetworksLeveragingthePotentialofPairedOperationsforImageRestoration原文代码github博主的阅读笔记：Gaussian&real-worldnoiseremoval（去噪任务阅读笔记）motionblurremoval（去运动模糊任务阅读笔记）

ytao_wang·2020-06-29 17:07

阅读笔记(四)：Dual Residual Networks Leveraging the Potential of Paired Operations for Image Restoration

DualResidualNetworks文章中去雨滴部分的阅读笔记原文:DualResidualNetworksLeveragingthePotentialofPairedOperationsforImageRestoration原文代码github博主的阅读笔记：Gaussian&real-worldnoiseremoval（去噪任务阅读笔记）motionblurremoval（去运动模糊任务阅

ytao_wang·2020-06-29 17:07

RCAN：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks 翻译

ImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepResidualChannelAttentionNetworks原文arxiv：https://arxiv.org/abs/1807.02758补充材料：ECCV-2018-RCAN_supp：http://yulunzhang.com/papers/ECCV-2018-RCAN_supp.pdfRCAN论文笔记：ImageSup

ytao_wang·2020-06-29 17:07

阅读笔记(五)：Dual Residual Networks Leveraging the Potential of Paired Operations for Image Restoration

DualResidualNetworks文章中去雨线部分的阅读笔记原文:DualResidualNetworksLeveragingthePotentialofPairedOperationsforImageRestoration原文代码github博主的阅读笔记：Gaussian&real-worldnoiseremoval（去噪任务阅读笔记）motionblurremoval（去运动模糊任务阅

ytao_wang·2020-06-29 17:07

Residual Dense Network for Image Restoration

Introduction问题：大多数基于CNN的深度神经网络模型并没有充分利用原始低分辨率（LR）图像的分层特征，因此性能相对较低。本文:提出了一种新的残差密集网络（RDN）来解决SR中的这个问题。残差密集网络优点：（1）充分的利用了所有卷积层的层次信息，通过密集连接卷积层提取丰富的卷积特征。（2）允许从前一个RDB的状态直接连接到当前RDB的所有层，从而形成连续的内存（CM）机制。（3）可以更有

天天~·2020-06-29 06:27

深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列”中

weixin_30826761·2020-06-28 01:23

卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，Deep Residual Learning,squeezenet

关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，2014年VG

2014wzy·2020-06-27 09:46

残差网络(Deep Residual Learning for Image Recognition)

文章目录1.引言2.怎么解决退化问题？2.1.直观理解2.2.公式推导(敲黑板，划重点)3.残差指的是什么？4.ResNet结构5.细节问题5.1如图1所示，如果F(x)和x的channel个数不同怎么办，因为F(x)和x是按照channel维度相加的，channel不同怎么相加呢？5.2计算细节5.3.网络中的网络以及1×1卷积6.ResNet50和ResNet1017.相关的工作7.1.残差表

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-06-27 09:53

Residual Attention Network for Image Classification论文详解

ResidualAttentionNetworkforImageClassificationIntroduction首先作者介绍了在视觉领域中Attention也发挥着很大的作用，Attention不止能使得运算聚焦于特定区域，同时也可以使得该部分区域的特征得到增强，同时’verydeep’的网络结构结合残差连接（ResidualNetwork）在图像分类等任务中表现出了极好的性能。基于这两点考量

luuuyi·2020-06-27 07:02

Residual Net 详解

前言DeepResidualNetworks-DeepLearningGetsWayDeeper深度残差网络-让深度学习变得超级深ResNet（ResidualNeuralNetwork）由前微软研究院的KaimingHe等4名华人提出，通过使用ResidualBlocks成功训练152层深的神经网络，在ILSVRC2015比赛中获得了冠军，取得3.57%的top-5错误率，同时参数量却比VGGN

Nine-days·2020-06-27 02:50

Scipy

np.random.normal(loc=10,scale=3,size=(m,n))b=np.random.normal(size=m)ans=opt.lsq_linear(A,b)x=ans['x']residual

sysu_Alex·2020-06-26 17:13

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