resnet

改神经网络模型的方法（1）

《BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks(2018)》，论文中以ResNet为例提出了一些简单的微调技巧，并且取得了一定的成果
业余科了个研·2023-02-05 08:53

【Pytorch】本地预训练模型加载

以下代码是读取本地models/路径下的resnet18模型importtorchtorch.manual_seed(0)torch.backends.cudnn.deterministic=Truetorch.backends
littlemichelle·2023-02-05 08:52

【问题】pretrained = True 后是完全从头开始训练吗？

pretrained=True后会下载下面的模型：Downloading:http://sceneparsing.csail.mit.edu/model/pretrained_resnet/resnet5
Mortimer___·2023-02-05 08:20

OpenMMLabAI实战营2 图像分类基础笔记

模型设计卷积、Transformer模型学习监督学习自监督模型设计CNN历史AlexNetVGG5*5->2*3*3GoogleNet加层不如不加（反直觉）(同一层不同大小的卷积核)ResNet残差网络跨层连接
披着影子的狼·2023-02-05 07:00

Paddle OCR文字检测（一）

PaddleOCR的检测模型目前支持3个backbone，分别是MobileNetV3、ResNet18_vd和ResNet50_vd。
ric-hman·2023-02-04 21:24

【毕业设计】基于卷积神经网络的垃圾分类系统

：【毕业设计】基于卷积神经网络的垃圾分类系统演示视频本作品内容包括：1.数据集2.网站和模型训练等全部的源代码3.多种卷积神经网络算法迁移学习实现的源代码：Efficientnet、DenseNet、ResNet
毕设论文辅导·2023-02-04 20:49

Openmmlab寒假训练营(二)

Openmmlab寒假训练营(二)1.分类问题的发展和模型总结经典的卷积神经网络VGG系列、GoogleNet、ResNet等注：关于ResNet的一些后续改进ResNetB/C/D残差模块的局部改建、
蛋黄粽子真香·2023-02-04 17:01

ResNet50 && ResNeXt-50（32x4d）

abs/1611.05431《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》,论文中作者做了好多实验，我没有细看，有时间再细看首先看一下ResNet
xwmwanjy666·2023-02-04 16:54

【最强ResNet改进系列】IResNet：涨点不涨计算量，可训练网络超过3000层！

阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货【导读】本篇文章是【最强ResNet改进系列】的第四篇文章，前面我们已经介绍了Res2Net和ResNeSt，具体见：【最强ResNet改进系列】
深度学习技术前沿·2023-02-04 16:53

CV-CNN-2015：ResNet【残差网络，改善深层网络难训练问题：梯度消失或爆炸导致性能退化】【Bottleneck：用1×1核卷积（减小通道数来降维）、3×3核卷积（不变维）、用1×1核升维】

《原始论文：DeepResidualLearningforImageRecognition》一说起“深度学习”，自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”，通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们自然很容易就想到：深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计得越深越好，这样模型的准确率也就会越来越准确。那现实是这样吗？先
u013250861·2023-02-04 16:23

ResNeXt网络解析

ResNeXt是ResNet和Inception的结合体.ResNeXt借鉴Inception的“分割-变换-聚合”策略（即split-transform-merge），不同于Inception的是，ResNext
无码不欢的我·2023-02-04 16:20

ResNet再进化！重新思考ResNet：采用高阶方案的改进堆叠策略

RethinkingResNets:ImprovedStackingStrategiesWithHighOrderSchemes论文：https://arxiv.org/abs/2103.15244本文提出了更高阶的ResNet
Amusi（CVer）·2023-02-04 16:49

使用ResNet18网络实现对Cifar-100数据集分类

使用ResNet18网络实现对Cifar-100数据集分类简介本次作业旨在利用ResNet18实现对于Cifar-100数据集进行图像识别按照精细类进行分类。
我选择甲·2023-02-04 16:19

残差网络的新改进：深度残差收缩网络

残差网络ResNet获得了2016年IEEEConferenceonCVPR的最佳论文奖，现在在谷歌学术的引用次数已高达38295次。
Juliet_999·2023-02-04 16:49

ResNeXt

AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks文章地址https://arxiv.org/abs/1611.05431代码地址https://github.com/miraclewkf/ResNeXt-PyTorch采用VGG/ResNet
KrystalKarlieKarina·2023-02-04 16:49

【PyTorch改进】提升ResNet34网络在CIFAR10数据集上的准确率

  在上一篇博客中，使用深度学习的ResNet34网络在CIFAR10数据集上进行训练和测试，在100轮的实验中，ResNet34网络取得了80%左右的准确率。
爱吃零食的苦学僧·2023-02-04 16:18

花书-卷积神经网络

知识框架卷积池化（引入了平移不变性，）全局连接层（多层感知机）卷积神经网络应用(分类上)图像分类大赛(ResNEt网络比人类识别图像的性能还要好，深度也越来越深)各大CNN模型重难点参考资料：(CNN祖爷爷
维他柠檬可乐·2023-02-04 15:43

YOLOv2(2017)论文笔记

YOLO9000是使用了联合训练方法，能够预测超过9000个目标类别借鉴了多种前人的提升方法，精度达到STOA，在voc2007上，67FPS，76.8mAP和40FPS，78.6mAP，超过FasterRCNN(resnet
qq_40632955·2023-02-04 15:12

2018 DeeplabV3+笔记

Encoder-DecoderwithAtrousConvolution******ModififiedAlignedXception***实验评估***DecoderDesignChoices******ResNet
晓梦清尘·2023-02-04 15:42

MindSpore 21天训练营-Resnet 预测毒蘑菇标签

一、作业流程进阶作业提供：“蘑菇超人”图片、模型训练和预测结果截图、源代码进阶作业流程：1.申请华为云账号、申请ModelArts华为云昇腾集群服务公测2.从链接下载蘑菇数据集和源代码3.创建obs桶4.蘑菇数据集、“蘑菇超人“图片和源代码到obs桶5.提交ModelArts训练作业进行模型训练任务6.等待、查看结果7.提交ModelArts训练作业进行模型推理任务8.等待、查看结果9.保存训练、
小乐快乐·2023-02-04 13:53

打卡第二天

2015年的Resnet2016年以后神经结构搜索：非人工设计、由算法搜索而来2020年visiontransform2021年swin-transform2020年convnex
啊啊啊平平·2023-02-04 13:08

OpenMMLab学习笔记二

1.图像分类的两大步骤，一是模型设计，选择各种神经网络模型，使用resnet18可以满足很多需求了，二是模型学习，可以通过标注的数据集训练的监督学习，也可以采用自监督学习方式。
mypetuous·2023-02-04 12:22

openmmlab实战营第二次课程心得体会

首先从AlexNet开始，之后是VGG，GooGleNet,ResNet.之后attitation与transformer横空出世，并且在计算机视觉上的能力也被发掘出来，相继出现VisionTranformer
clpbc·2023-02-04 10:52

2023.2.2OpenMMLab AI实战营学习笔记

端到端的分类器（特征学习）卷积神经网络Transformer模型设计和模型学习AlexNet：开创，使在GPU上进行训练成为可能VGG：5*5的kernel->3*3GoogleNet：inception残差学习Resnet
TAO12215623·2023-02-04 10:23

mmlab的ai训练营第一课的课堂笔记

随着深度学习的发展，以AlexNet，vgg，resnet为代表的卷积神经网络，充分利用大规模的图像数据集ImageNet，目前在分类的任务上指标已经超过了人类。
gaxzj·2023-02-04 09:40

mmlab的ai训练营第二课的课堂笔记

但是发现随着层数的加深，会出现梯度消失的问题，这时resnet比较好地解决了这个问题，该方
gaxzj·2023-02-04 09:36

win10+ VS2015 + opencv3.4 + libtorch C++平台部署pytorch训练模型（ResNet50为例）（一）

C++平台部署（前向预测）pytorch训练好的模型（ResNet50为例）（一）本文主要进行前期的准备环境搭建，包括VS2015的安装，opencv和libtorch的安装配置，适合新手入门~~。
Sesen_s·2023-02-04 09:01

模型部署｜ResNet_ibn基于TensorRT FP32生成Engnie文件的C++工程

#TensorRT模型部署#ResNet_ibn基于TensorRTFP32生成Engnie文件的C++工程，Linux运行，可自行修改到win下使用，推理代码可自行根据自己的实际情况书写，需要的小伙伴自取哈
Charmve·2023-02-04 09:17

【开发者分享】CANN5.0如何实现resnet50训练性能翻倍

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/499966449作者：郑佳众所周知，MLPerf是当今权威性最大、影响力最广的国际AI性能基准测试，相当于AI技术领域的「晴雨表」。今年5月的MLperftraining1.0，鹏城实验室基于华为昇腾AI基础软硬件平台鹏城云脑II（采用搭载鲲鹏、昇腾处理器的Atlas900集群，算力为1000P（每秒百亿亿次计算）），实现了在昇
昇腾CANN·2023-02-04 08:11

深度学习面试总结-3 权重初始化和激活函数

权重初始化和激活函数：让训练更加稳定目标：让梯度值在合理的范围内例如[1e-6,1e3]1.将乘法变加法例如ResNet，LSTM2.归一化例如梯度归一化，梯度裁剪3.合理的权重初始化和激活函数。
weixin_44351910·2023-02-04 08:06

mmlab寒假实战营day2

传统学习图像特征方法使用方向梯度直方图来学习，将图像通过人工算法转为特征向量，进而转换为预测类别特征工程（直接计算）到特征学习（可以学习的参数）2.神经网络分类模型经典模型：Alexnet（开山），vgg，resnet
seeleyuan·2023-02-04 08:25

OpenMMLab课程笔记Day2

一、模型设计：卷积神经网络AlexNet，VGG，GooglLeNet，RESNET（2015）残差网络，轻量化卷积神经网络可分离卷积：逐层卷积，逐点卷积。
Halbert(^_^)·2023-02-04 08:55

CAM系列（二）之Grad-CAM（原理讲解和代码实现）

Grad-CAM的提出背景：CAM揭示了卷积神经网络分类模型中图像的空间特征与其类别权重之间的联系，然鹅，CAM只适用于模型中有全局平均池化层并且只有一个全连接层（即输出层）的情形，如ResNet，MobileNet
西北小生_·2023-02-04 08:31

Openmmlab AI实战营 Day2

昨天的课程按我的回忆，应该是讲述了resnet网络，无监督学习等。图像，分辨率，像素数组如何使这些像
royi_0825·2023-02-04 08:50

【OpenMMLab AI实战营Day2笔记】通用视觉框架OpenMMLab图像分类与基础视觉模型

二、残差1、残差学习基本思路2、残差网络ResNet(2015）以VGG为基础、保持多级结构、增加层数、增加跨层连接两种残差模块：成
zhouhy124·2023-02-04 07:47

OpenMMLab AI实战课笔记 -- 第2节课

OpenMMLabAI实战课笔记--第2节课1.第二节课(图像分类)1.1深度学习模型1.2网络进化过程1.3ResNet（残差网络）1.4卷积的参数量1.5卷积的计算量（乘加次数）1.6降低模型参数量和计算量的方法
Arrow·2023-02-04 07:08

【OpenMMLab 实战营打卡 - 第2课】

卷积神经网络AlexNetVGG，GoogleNetResNet更强的图像分类模型NASVisionTransformerConvNext轻量化卷积神经网络googlenet使用不同大小的卷积核ResNet
weixin_46295441·2023-02-04 07:26

OpenMMLab实战营第二课打卡

卷积神经网络介绍AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet网络模型，并讲述了精度退化问题。
素手披薄衣·2023-02-04 07:56

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 2 课

（1990-2000）2.2特征工程的天花板三深度学习时代的开始3.1AlexNet网络（2012）3.2VGG（2014）3.3GoogLeNet（InceptionV1，2014）3.4残差学习（ResNet
视觉_xiao菜鸡·2023-02-04 07:53

AI 基础实战营打卡笔记提交 第二课

（基于PyTorch）目录一、图像分类算法技术演进1.1传统方法：设计图像特征(1990s~2000s)1.2AlexNet(2012)1.3GoingDeeper(2012~2014)1.4残差网络ResNet
sans934934·2023-02-04 07:23

OpenMMLab实战营打卡-第2课

在这期视频里学习到了各种分类网络的由来，也重新回顾了鼎鼎大名的ResNet和后自注意力机制时代的ViT和SwinT网络。了解了当前自监督算法的发展。收获良多！
qq_43624869·2023-02-04 07:22

2023-02-02-1-计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍

2012年提出的AlexNet提出后，深度学习开始热起来了，到2015年的ResNet提出后，图像识别已经超过了人的水平。
Quebradawill·2023-02-04 07:52

OpenMMLab实战营打卡-第2课

模型设计卷积神经网络轻量化神经网络神经结构搜索Transformer2.1.1模型介绍AlexNet（2012）GoingDeeper(2012-2014)VGG(2014)GoogleNet(2014)实验的反直觉ResNet34
enki0815·2023-02-04 07:50

第二节课笔记

传统图像分类算法基于深度学习的图像分类算法AlexNet-VGG-GoogLeNet精度退化问题-引入残差-ResNet神经结构搜索-NASNet等Transformer-ViT-SwinTransformer
jiumozhi345·2023-02-04 07:43

OpenMMlab计算机视觉与图像算法基础

在OpenMMlab计算机视觉与图像算法基础的课上，老师讲解了卷积神经网络的相关知识，受益匪浅，重点讲解了ResNet残差网络的相关知识，理解了ResNet残差网络的优势。
在下北凉徐凤年·2023-02-04 07:43

OpenMMLab2.0 框架打卡02

深度学习前夕开启深度学习征途始祖AlexNet变深VGG，用3x3级连来代替大核Inception替换为部分卷积核为小感受野ResNet引入跳接层解决梯度消失大问题，且使得整体梯度更加平滑ResNet改进优化新型模型技术
飓风神龙·2023-02-04 07:42

常用backbone与学习范式

backbone网络的选择多种多样，譬如vgg，resnet，transformer等等。如果追求实时性或是应用在边缘设备上，则可以选择如mobilenet之类的轻量化网络。
Billccx·2023-02-04 07:42

pytorch如何利用ResNet18进行手写数字识别

目录利用ResNet18进行手写数字识别先写resnet18.py再写绘图utils.py最后是主函数mnist_train.py总结利用ResNet18进行手写数字识别先写resnet18.py代码如下
·2023-02-04 03:41

第二课笔记

在imagenet数据集上进行图像分类精确度随时间变化情况显示如下其中resnet框架是最为经典的一个框架模型，其之后的框架很多都是在它的基础之上进行改进，resnet相对于前面的框架来说减少了参数数量提高了精确度下图介绍了层次话特征的实现方式
h123115456·2023-02-03 23:22

论文阅读笔记 Convolutional Networks with Adaptive Computation Graphs

一、内容介绍深度卷积网络可以用来解决很多计算机视觉问题，其中对于图像分类问题网络深度对于分类性能很重要，ResNet网络通过添加恒等映射解决梯度消失的问题以允许训练更深的网络，但是这些网络模型架构对于任何输入图像都是固定的
hhhhhay·2023-02-03 21:40
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