在Keras中用預訓練庫構建ResNet我喜歡自己編寫ResNet模型,因為它讓我更好地理解了我經常在與影象分類,物件定位,分割等相關的許多遷移學習任務中使用的網路
因此,使用FP16時,總的訓練速度加速了2~3倍:Comparison of the training time and validation accuracy for ResNet-50 between the baseline (BS=
這是因為MSA具有平均化特徵圖的操作,這會減少特徵圖點之間的方差,進而對特徵圖進行整合,為了證明這一論點,作者做實驗對ResNet和ViT的特徵圖的方差進行計算,實驗結果如下圖所示:從圖中可以看出,MSA傾向於減少方差,相反,ResNet中
作者希望透過尋找一種折中,即使用密集計算的形式,同時兼顧稀疏性,在Inception設計中,體現為較多的使用了1*1的卷積核
殘差塊的程式碼實現(PyTorch)注:部分內容參考了李沐等所著《Dive into Deep Learning》ResNet沿用VGG完整的3*3卷積層設計,並使用了Batch Normalization層和ReLU啟用函式,此外引入了額
再來說說空洞卷積Atrous Conv和 ResNet 一樣,作為近幾年一個很火的概念,網上太多太多精彩的解釋, 具體怎麼操作的,一搜一大把, 不贅述
答案見文尾接下來的問題是,怎麼去控制訓練集和測試集上的變化規律來生成不同的推理問題
py我們編譯了模型,這次讓我們嘗試SGD最佳化器:步驟4:擬合模型以下是我們得到的結果-您可以看到它在我們的資料集上的表現如何,這使ResNet50成為使用最廣泛的預訓練模型之一
ResNet 的核心思想是引入一個所謂的「恆等快捷連線」(identity shortcut connection),直接跳過一個或多個層,如下圖所示:殘差塊ResNet 架構[2] 的作者認為,堆疊層不應降低網路效能,因為我們可以簡單地在
其實,如果你的資料集是私人的,之前沒有人用他發表過論文,這baseline完全就是自己選,你就把解決你這個問題的最簡單的,最樸素的,最容易理解的,沒有其他什麼trick的,誰都可以想到的方法來做baseline
關於高效網路設計的實用準則:Equal channel width minimizes memory access cost (MAC).(卷積層輸入、輸出的通道數量一致可以減少 MAC)Excessive group convolutio
ResNet解決深度網路瓶頸的魔力網路退化問題的解決:我們發現,假設該層是冗餘的,在引入ResNet之前,我們想讓該層學習到的引數能夠滿足h(x)=x,即輸入是x,經過該冗餘層後,輸出仍然為x
首先給出在語義分割方面ADE20K資料集上的結果:❝ 作者用DeepLabV3 + ResNet作為 baseline,可以看到使用 ResNeSt 取代標準 ResNet 可以得到接近 3% 的提升
04 殘差網路為什麼有用 Why ResNet works課程影片筆記解析skip connection如何規避提督消失爆炸的問題如何讓skip connection 與主線合併是做到shape 相同
結果表明與原模型相比有1%提升:在[1]發表後,Kaiming組又發表了Identity mapping[2]文章來探討更深的殘差網路的最佳化問題,提出了“pre-activation”的順序,即進入每一個Block時先進行BatchNor
在 Resnet 中,透過 shortcut 將輸入和輸出進行一個 element-wise 的加疊,這個簡單的加法並不會給網路增加額外的引數和計算量,同時卻可以大大增加模型的訓練速度、提高訓練效果,並且當模型的層數加深時,這個簡單的結構能
具體來講,後3個stage中BTNK1的引數模式一致,Stage 1中BTNK1的模式與後3個stage的不一樣,這表現在以下2個方面:引數S:BTNK1左右兩個1×1卷積層是否下采樣Stage 1中的BTNK1:步長S為1,沒有進行下采樣
resnet共有五個階段,其中第一階段為一個7x7的卷積處理,stride為2,然後經過池化處理,此時特徵圖的尺寸已成為輸入的1/4,接下來是四個階段,也就是程式碼中的layer1,layer2,layer3,layer4
9 AP在 COCO是從頭訓練目標檢測,不需要任何額外的資料,與COCO 2017用ImageNet預訓練模型最好的效能相當,GN/SyncBN使用了
Inception v4作者稱,由於歷史的原因,Inception v3繼承了太多的歷史包袱,看起來過於複雜(是的= =),所以設計並非最優的,技術上的限制主要是為了模型能在DistBelief進行分散式訓練,做了讓步,而現在遷移到Tens