ResNeXt精品文章

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  [ResNet系] 003 ResNeXt

  ResNeXt Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksSaining Xie, Ross Girshick, Piotr Dollár, Zhuowen Tu, Kaiming He Caffe實(shí)現(xiàn)：https://github.com/binLearnin... 摘要 本文提出一種高度模塊化并易于搭建的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，網(wǎng)...

  kidsamong 2019-06-26 18:15 評(píng)論0 收藏0
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  [ResNet系] 008 ShuffleNet

  ...計(jì)算的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)前最先進(jìn)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如Xception、ResNeXt在極小的網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算效率變低，主要耗費(fèi)在密集的1x1卷積計(jì)算上。本文提出使用逐點(diǎn)分組卷積（pointwise group convolution）替代1x1卷積來(lái)減小計(jì)算復(fù)雜度，另為了消除其帶...

  CNZPH 2019-06-26 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  [ResNet系] 006 DPN

  ...規(guī)模小26%、計(jì)算復(fù)雜度少25%、內(nèi)存消耗低8%）的性能超過(guò)ResNeXt-101(64x4d)，一個(gè)更深層的DPN（DPN-131）相比于最先進(jìn)的單模型性能提升更多，但訓(xùn)練速度卻要快2倍左右。其他數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)也證明DPN在多個(gè)應(yīng)用上的性能要優(yōu)于ResNet...

  plus2047 2019-06-26 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  一文簡(jiǎn)述ResNet及其多種變體

  ...一篇論文，從 ResNet 作為小型網(wǎng)絡(luò)集合的角度進(jìn)行解讀。ResNeXtXie et al. [8] 提出 ResNet 的一種變體 ResNeXt，它具備以下構(gòu)建塊：左：[2] 中 ResNet 的構(gòu)建塊；右：ResNeXt 的構(gòu)建塊，基數(shù)=32ResNext 看起來(lái)和 [4] 中的 Inception 模塊非常相似，...

  suemi 2019-04-25 18:25 評(píng)論0 收藏0
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  10 大深度學(xué)習(xí)架構(gòu)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)優(yōu)秀從業(yè)者必備

  ...s://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/resnet50.py5. ResNeXtResNeXt 據(jù)說(shuō)是解決目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題的較先進(jìn)技術(shù)。它建立在 inception 和 resnet 的概念上，并帶來(lái)改進(jìn)的新架構(gòu)。下圖是對(duì) ResNeXt 模塊中的殘差模塊的總結(jié)。圖 1. 左：ResNet ...

  qieangel2013 2019-04-25 18:16 評(píng)論0 收藏0
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  ResNet告訴我，我是不是世界上最美的人？

  ...造特征的經(jīng)典ML模型和3種深度學(xué)習(xí)模型：AlexNet、ResNet18和ResNext50，我希望盡可能簡(jiǎn)化我的工作（我不想從頭開始訓(xùn)練Resnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型），我想對(duì)現(xiàn)有的模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。在keras中，有一個(gè)稱為application的模塊，它包含各種不同的...

  wums 2019-04-25 18:26 評(píng)論0 收藏0
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  整合全部頂尖目標(biāo)檢測(cè)算法：FAIR開源Detectron

  .../1605.06409)這些目標(biāo)檢測(cè)算法主要使用以下卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：ResNeXt{50,101,152} (https://arxiv.org/abs/1611.05431)ResNet{50,101,152} (https://arxiv.org/abs/1512.03385)Feature Pyramid Networks (https://arxiv.org/abs/1612.0314...

  劉玉平 2019-04-25 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演化歷史及結(jié)構(gòu)改進(jìn)脈絡(luò)-40頁(yè)長(zhǎng)文全面解讀

  ...比深度更好，兩者只有相互搭配，才能取得更好的效果。ResNeXt作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：傳統(tǒng)的提高模型準(zhǔn)確率的做法，都是加深或加寬網(wǎng)絡(luò)，但是隨著超參數(shù)數(shù)量的增加（比如通道數(shù)，卷積核大小等），網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的難...

  xiaodao 2019-04-25 18:26 評(píng)論0 收藏0
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  湯曉鷗為CNN搓了一顆大力丸

  ...們的性能，但不會(huì)增加計(jì)算成本。經(jīng)典的DenseNet、ResNet、ResneXt、SENet等等，都能用它來(lái)助攻。這就相當(dāng)于給深度學(xué)習(xí)模型加了個(gè)buff，或者說(shuō)，喂下了一顆大力丸。同時(shí)，它還可以算是遷移學(xué)習(xí)的替代品。在一個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好了...

  張金寶 2019-04-25 18:29 評(píng)論0 收藏0
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  Mask R-CNN源代碼終于來(lái)了，還有它背后的物體檢測(cè)平臺(tái)

  ...以及R-FCN的實(shí)現(xiàn)。Detectron的基干（backbone）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括ResNeXt{50,101,152}、ResNet{50,101,152}、FPN和VGG16。同時(shí)，F(xiàn)acebook還發(fā)布了70多種ImageNet-1k預(yù)訓(xùn)練模型的性能基準(zhǔn)，包括用用1、2塊GPU時(shí)，上述各種基干架構(gòu)和檢測(cè)算法相結(jié)合做區(qū)域建...

  robin 2019-04-25 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  何愷明終結(jié)ImageNet預(yù)訓(xùn)練時(shí)代：從0訓(xùn)練模型效果比肩COCO冠軍

  ...的單模型中是較好的。這是一個(gè)非常龐大的模型，使用了ResNeXt-152 8×32d基干，GN歸一化方法。從這個(gè)成績(jī)我們也能看出，這個(gè)大模型沒(méi)有明顯過(guò)擬合，非常健壯（robust）。實(shí)驗(yàn)中，何愷明等人還用ImageNet預(yù)訓(xùn)練了同樣的模型，再...

  freecode 2019-04-25 18:31 評(píng)論0 收藏0
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  [ResNet系] 007 SENet

  ...convolutions）可以用于增加基數(shù)（cardinality），如Deep roots、ResNeXt中所示，網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到更豐富的表示。多分支卷積（multi-branch convolutions）可以視為分組卷積的泛化，網(wǎng)絡(luò)模塊可以進(jìn)行更靈活多變的操作，如Inception系列?？缤ǖ?..

  huashiou 2019-06-26 18:17 評(píng)論0 收藏0