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百度语音识别技术负责人李先刚：如何利用Deep CNN大幅提升识别准确率？

机器之心mp2016-11-0414:24:34技术百度阅读(440)评论(0)机器之心原创作者：赵云峰技术顾问：赵巍、YuxiLi近日，百度将DeepCNN应用于语音识别研究，使用了VGGNet，以及包含Residual

starzhou·2020-06-26 14:37

【图像超分辨】Densely Residual Laplacian Super-Resolution

DenselyResidualLaplacianSuper-ResolutionAbstractIntroductionNetworkArchitectureCascadingResidualontheResidualDenseResidualLaplacianModuleExperimentsConclusionAbstract超分辨率卷积神经网络最近证明了能对单个图像进行高质量的还原。但是，现

而与你及·2020-06-26 11:46

【深度学习】入门理解ResNet和他的小姨子们（一）---ResNet

论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385code：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-net

Shwan_Ma·2020-06-26 10:53

【论文阅读】残差注意力网络Residual Attention Network

论文原文-ResidualAttentionNetworkforImageClassification注意力注意力一般分为两种：一种是自上而下（top-down）的有意识的注意力，称为聚焦式（focus）注意力。聚焦式注意力是指有预定目的、依赖任务的、主动有意识地聚焦于某一对象的注意力；另一种是自下而上（bottom-up）的无意识的注意力，称为基于显著性（saliency-based）的注意力。

Hung武·2020-06-25 05:00

Balanced Binary Neural Networks With Gated Residual

文章目录motivationMethodMaximizingEntropywithBalancedBinaryWeightsReconstructingInformationFlowwithGatedResidualExperimentSummary文章链接motivation目前的二值化方法与全精度模型的精度差距比较大。作者认为是因为二值网络中的信息在传播的时候，很多都丢失了。为了解决这个问题，

大星小辰·2020-06-25 03:32

A Recursive Restoration Model for Single-Image Super-Resolution(EBRN ICCV2019)

ARecursiveRestorationModelforSingle-ImageSuper-Resolution文章链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Qiu_Embedded_Block_Residual_Network_A_Recursive_Re

叱咤风云666·2020-06-25 00:48

残差分析（残差原理与标准化残差分析）

确定有关的假定是否成立的方法之一是进行残差分析（residualanalysis）.2、残差与残差图残差（residual）是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测之差，用e表示。

mengjizhiyou·2020-06-24 14:05

Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks

前面的网络采用residual网络。loss是Huberloss。单目去做深度是一个非常神奇的东西，一直想不明白，可是文中的说从视觉色彩中强行读出深度信息这句话宽慰了我瑟瑟发抖的内心。

lvhhh·2020-06-24 10:31

在ceres中实现ICP优化（仅优化位姿）

Point3fuvw,Point3fxyz):_uvw(uvw),_xyz(xyz){}//残差的计算templatebooloperator()(constT*constcamera,//模型参数，有4维T*residual

luo870604851·2020-06-24 09:29

在ceres中实现PnP优化（仅优化位姿）

Point2fuv,Point3fxyz):_uv(uv),_xyz(xyz){}//残差的计算templatebooloperator()(constT*constcamera,//位姿参数，有6维T*residual

luo870604851·2020-06-24 09:29

论文阅读笔记之——《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》RCAN

先给出论文的链接http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Yulun_Zhang_Image_Super-Resolution_Using_ECCV_2018_paper.pdf论文的代码https://github.com/yulunzhang/RCAN复现的代码在博客《实验笔记之——ChannelAttention（RCAN的复

gwpscut·2020-06-23 11:25

residual connection, 残差链接

背景更深的网络理论上会有更强的表达能力,但实际训练中遇到的问题是层数加深后,训练集误差不降反升.这是因为网络变深后,梯度消失隐患也会增大,模型性能会不升反降.图:layer-20与layer-56的比较,后者训练集误差更大residual-connection

yichudu·2020-06-22 23:52

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf代码链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet主要思想：利用各种universalfeatures包括Weighted-Residual-Connections

breeze_blows·2020-06-22 19:46

文献阅读:Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

文章地址：https://arxiv.org/abs/1807.02758补充材料地址：Support-RCAN作者的项目地址：RCAN-Pytorch1网络介绍在这篇文章中，作者提出了一种让CNN更深的方法：首先要做的就是，准备10个残差组(RG)，其中每组包含20个残差通道注意模块(RCAB)。研究人员表示网络的深度很重要，我们也认为如此，也见证过EDSR和MDSR带来的一波浪潮。然而，通过简

alxe_made·2020-06-22 13:28

《Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution》阅读笔记

一、论文《EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolution》随着深度卷积神经网络（DCNN）的发展，有关超分辨率的最新研究已经取得了进展。特别地，残余学习技术表现出改进的性能。在本文中，我们开发了一种性能增强的深层超分辨率网络（EDSR），其性能超过了当前最新的SR方法。我们模型的显着性能改进是由于通过删除常规残差网络中不必要的模

6个小石头·2020-06-22 00:56

Embedded Block Residual Network: A Recursive Restoration Model for Single-Image Super-Resolution

写在前面的话好久没有看论文了。今天看到的这篇论文，感觉motivation相当不错，从论文中的表格来看，论文的PSNR和SSIM值又被刷上了新的高度，而且使用的参数竟然只有接近6M，相比较于之前的RCAN和SAN，这篇论文只使用了接近1/3的参数。但是有一个疑问就是：论文确实展示了实验结果表格，但是在图片的展示环节中却并没有和这些方法进行比较，后面将会对这篇论文的实验代码进行复现，请时刻关注我的博

小耗子Deng·2020-06-21 21:13

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（二）：网络结构（common.py + backbone.py）

文章目录文章说明总体结构common.pyConvolutional结构Residual残差模块Upsample结构backbone.pyDarknet53结构yolov3.pyYOLOv3网络完整代码

cofisher·2020-06-21 05:23

Tensorflow2.0之自定义ResNet

文章目录1、ResNet网络结构1.1Residual1.2ResnetBlock1.3ResNet2、代码构建残差网络2.1Residual2.2ResnetBlock2.3ResNet2.4网络检验

cofisher·2020-06-21 05:51

ResNet

ResNet网络结构residual结构详细结构迁移学习代码model.pytrain.pypredict.py网络结构residual结构详细结构迁移学习代码model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchclassBasicBlock

MCC莫大大·2020-05-14 20:49

无处不在的残差网络 (Residual Nets Family)

Date:2020/02/28Author:CW前言：残差网络（ResNet）绝对算得上是深度学习模型中的网红，哦不，应该是名流了，自从2015年它在ImageNet比赛的分类任务中拿下冠军后便一炮而红，而且至今“久盛不衰”，几乎各类视觉任务都能见到它的身影。这时候大伙就难免有疑问了——这货凭啥这么红这么火啊？真有那么6吗？CW刚开始也有这样的疑问，于是下功夫研究了一番，发现这货的残差结构确实简单

CW不要无聊的风格·2020-05-05 15:43

YOLOv4

paper：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf,code：https://github.com/AlexeyAB/darknet核心中的核心：作者将Weighted-Residual-Connections

_123杨子江·2020-04-25 21:03

5组-Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

文献阅读报告1.前言在ImageNet数据集上作者评估了深度高达152层的残差网络——比VGG深8倍但仍具有较低的复杂度，这些残差网络的集合在ImageNet测试集上取得了3.57%的错误率。在ImageNet和COCO2015竞赛中，深度残差网络ResNet在图像分类、目标检测和语义分割各个分项都取得最好成绩。ResNet作者之一何恺明在去到FacebookAI实验室后，继续改进工作提出了Res

Kove_e1c2·2020-04-08 15:06

数据分析——市场预测（二）

第三步，在【预测值（PredictedValues）】中选中【未标准化（Unstandardized）】（输出点预测值）；在【残差（Residual

白菜园到三位真火·2020-04-07 20:00

Deep Residual Learning for Image Recognition——ResNet论文翻译

DeepResidualLearningforImageRecognitionKaimingHeXiangyuZhangShaoqingRenJianSun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，以简化对比以前使用的网络更深入的网络的训练。我们根据层输入显式地将层重新表示为学习残差函数（learningresidualfunctions），而不是学习未定义函数。我们提供了综合的

Baby-Lily·2020-04-02 23:00

14组-Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

论文名称：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文作者：SainingXieRossGirshickPiotrDoll´arZhuowenTuKaimingHe论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.054311.综述本文提出了ResNet网络升级版——ResNeXt网络；以往提高模型准确率的方法都是加

Nev_N·2020-04-01 01:53

浅析多元回归中的“三差”：离差（Deviation）、残差（Residual）与误差（Error）

文章目录1.综述2.误差（Error）——模型的总体性质3.离差（Deviation）——因变量真实值与平均值之间的差4.残差（Residual）——因变量真实值与模型拟合值之间的差5.三者之间的关系5.1

Mikey_Sun·2020-03-29 16:31

Texture-based algorithm for the removal of residual clutter and anomalously propagated echoes

Groundcluttercharacterizationandeliminationinmountainousterrain-M.GabellaandR.Notarpietro，2002算法基础：地物和异常回波的空间变化程度大于气象回波。数据准备：单仰角雷达反射率，也可拓展为组合反射率。技术实现：Step1：“spatial-proximity”filter空间连续性滤波选取5*5网格点，判断中

沈永海·2020-03-26 04:33

02组——《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 》

1摘要该文章为图像分类提出了一种简单并且高度模块化的网络结构。该网络由具有相同拓扑结构的转换块堆叠而成，这样简化的设计得到了一个一致的、多分枝的网络结构并且具有很少的超参数。这样的方法同时增加了一个叫做“基数”(cardinality)的维度，其含义是转换集的大小，它是除了网络宽度和深度之外的另一个必要的因素。在ImageNet-1K数据集上，若固定计算复杂度，则增加基数，能够改善分类精度。在增加

Lizi茶·2020-03-18 11:07

《Neural Paraphrase Generation with Stacked Residual LSTM Networks》阅读笔记

论文链接：http://www.sadidhasan.com/sadid-NPG.pdf过去的paraphrasegeneration方法：基于hand-written规则或者词典，或者统计机器学习原则。本文主要的贡献是astackedresidualLSTMnetwork，给LSTM层之间增加了residualconnections。可以在训练深度LSTMs时更高效。在三个数据集上评估：PPDB

best___me·2020-03-07 04:26

Identity Mappings in Deep Residual Networks

https://arxiv.org/pdf/1603.05027.pdf本文是对于ResNet进一步的分析，并且做了结构上的小小改动，使模型的性能更好。先看一下做的小小改动吧：文中先是解释了一下ResNet之所以work的原因是因为由于ResidualUnit的存在，feature间数值的传递可以表达为以下的形式：所以在梯度传递时，表达形式为：这样保证了梯度可以被传递到任意的浅层。而不会在经过重重

梅八哥·2020-03-06 07:35

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（4）Deep Residual Networks

深度残差网络：主要应用于计算机视觉——图像分类、语义分割（semanticsegmentation）、目标检测（objectdetection），其主要是使用CNN进行改造。何恺明老师有一篇文献《DeepResidualNetworks——DeeplearningGetsWayDeeper》。普通CNN网络的问题（plainnetwork）：一层的网络数据只能来源于前一层，网络越深，学习到的东西就

a微风掠过·2020-03-04 01:45

笔记记录-增强CNN表达能力的三种手段

1、加深网络：LeNet、Residual-styleNetworks、ResNet（实际实验结果表明由层次提升而带来的边际准确率增加已是越来越少）2、增加网络模块宽度：GoogLeNet(增加宽度导致参数大大增加

好吃红薯·2020-02-18 15:04

[NNCS]计算图求导；x=Wu+b

斯坦福的cs231n在Youtube上的2017课程第四节讲到了计算图，然而case简单没涉及多元函数例如residual结构f(x,conv(x))=x+conv(x)，而+换成concat等操作等又如何求导

baiyu33·2020-02-01 21:54

Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features阅读笔记

阿里小蜜提出的高效预测TextMatching模型，模型图如下：AnoverviewofRE2.核心是有三种向量，Embedding，Residual和Encoded，分别对应图中的白，灰，黑Encoder

prolic·2020-01-09 17:16

Tensorflow(二) Residual Network原理及官方代码介绍

首先附上原著的论文（DeepResidualLearningforImageRecognition）。ResNet（ResidualNeuralNetwork）通过使用残差学习单元（ResidualUnit），训练了152层深的神经网络，在ILSVRC2015比赛中取得3.57%的top-5错误率。一、原理介绍1.暴露的问题我们知道随着我们卷积层数的升高，我们会产生梯度消失/爆炸的问题，这里我们可

blackmanba_084b·2019-12-30 17:33

Residual Dense Network for Image Super-Resolution

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.08797v2.pdf代码地址：https://github.com/lizhengwei1992/ResidualDenseNetwork-Pytorch 一个非常深的卷积神经网络（CNN）最近在图像超分辨率（SR）方面取得了巨大的成功，并且也提供了分层特征。然而，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

顾北向南·2019-12-30 06:04

读「统计学七支柱」——Design和Residual

DesignDesign,即设计，指的是通过巧妙地构造模型，高效的完成统计分析任务。一般我们需要考察某个因素的作用，会采用控制变量法，又称为单一变量法。这种方法需要保证每两次对比实验，需要保证只有一个因素不同，这样就能保证结果是由这个因素导致的。在这个基础上，作者介绍了费舍尔的多因子设计。概括来说，就是在试验中同时处理多个因素的变化，并给出如下关系：x为各观测数据的均值，等变量分别表示不同因素的影

三点水滴·2019-12-25 05:14

论文阅读：Identity Mappings in Deep Residual Networks

今天研读了He论述的关于ResNet中的identitymapping的重要性的文章《IdentityMappingsinDeepResidualNetworks》论文的核心观点是：identityshortcutconnectionsandidentityafter-additionactivationareessentialformakinginformationpropagationsmoo

月牙眼的楼下小黑·2019-12-21 14:30

【论文解析】深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Networks

深度残差收缩网络（DeepResidualShrinkageNetworks，DRSN）是深度残差网络（DeepResidualNetworks）的一种改进形式，面向的是含噪声的数据。顾名思义，深度残差收缩网络，其实就是对“深度残差网络”的“残差路径”进行“收缩（软阈值化）”的一种网络。深度残差收缩网络的设计体现了一种思想：在特征学习的过程中，剔除冗余信息也是非常重要的。1.深度残差网络基础残差模

涓滴意念·2019-12-21 09:45

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

翻译仅为学习，欢迎转载【题目】DeepResidualShrinkageNetworksforFaultDiagnosis【翻译】基于深度残差收缩网络的故障诊断Abstract(摘要)【翻译】本文提出了一种新的深度学习方法，名为深度残差收缩网络，来提高深度学习方法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。软阈值化作为非线性层，嵌入到深度神经网络之中，以消除不重要的特征。更进一步地

striving66·2019-12-19 18:02

论文阅读（67）Generative Adversarial Residual Pairwise Networks for One Shot Learning

续袁·2019-12-17 18:05

【图像复原】RDN论文详解（Residual Dense Network for Image Restoration）

这是CVPR2018的一篇文章，提出了针对图像复原任务的CNN模型RDN(residualdensenetwork)。RDN主要是提出了网络结构RDB(residualdenseblocks)，它本质上就是残差网络结构与密集网络结构的结合。1.残差网络（resnet）与密集网络（densenet）1.残差网络结构残差网络结构：在输入与输出之间引入一个前向反馈的shortcutconnection，

不可能打工·2019-12-15 06:19

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

1.摘要在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了网络的表示能力。为了解决上述问题，作者提出了一个深度残差通道注意力网络（RCAN）。特别地，作者设计了一个残差中的残差（RIR）结构来构造深层网络，每个RIR结构由数个残差组（RG）以及长跳跃连接（LSC）组成，每个RG则包含一些残差块和短跳跃连

seniusen·2019-12-15 05:25

【图像复原】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·2019-12-14 18:26

【基础网络】ResNet论文详解（Deep Residual Learning for Image Recognition）

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf一、背景简介深度学习中的基础网络的发展从ALexNet（5个卷积层）、VGG（19个卷积层）到GoogLeNet（22个卷积层），网络的结构在不断变深。这是因为更深的网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，从而理论上更深的网络可以得到更好的结果。但是通过简单的叠加层的方式来增加网络深度，可能引来梯度消失/梯度爆炸的问题

不可能打工·2019-12-07 11:38

EECV2018 Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

abstract卷积神经网络（CNN）深度对于图像超分辨率（SR）至关重要。但是，我们观察到图像SR的更深层网络更难以训练。低分辨率输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在信道上被平等对待，因此阻碍了CNN的表示能力。为了解决这些问题，我们提出了非常深的残留信道关注网络（RCAN）。具体而言，我们提出残余残余（RIR）结构以形成非常深的网络，其由具有长跳过连接的若干残余组组成。每个残差组包含一些具

风之羁绊·2019-12-06 18:35

【图像复原】《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》论文阅读