深度学习之目标检测篇——残差网络与FPN结合
特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理这里是基于resnet网络与Fpn做的结合,主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合,实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下:import torchfrom torch import Tensorfrom co...
关于深度残差网络(Deep residual network, ResNet)
题外话:From《白话深度学习与TensorFlow》深度残差网络:深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低,准确率无法有效提升的问题(也称为网络退化)。甚至在一些场景下,网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题(overfit...
Dual Path Networks(DPN)——一种结合了ResNet和DenseNet优势的新型卷积网络结构。深度残差网络通过残差旁支通路再利用特征,但残差通道不善于探索新特征。密集连接网络通过密集连接通路探索新特征,但有高冗余度。
如何评价DualPathNetworks(DPN)?论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗5个回答...
[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络2.3-2.4深度残差网络
4.2深度卷积网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMe参考文献[残差网络]--HeK,ZhangX,RenS,etal.DeepResidualLearningforImageRecognition[J].2015:770-778.2.3残差网络ResidualNetworks(Re...
吴恩达深度学习笔记(八) —— ResNets残差网络
(很好的博客:残差网络ResNet笔记)主要内容:一.深层神经网络的优点和缺陷二.残差网络的引入三.残差网络的可行性四.identityblock和convolutionalblock一.深层神经网络的优点和缺陷1.深度神经网络很大的一个优点就是能够表示一个复杂的功能。网络的层数越多,意味着能够提取...