shortcut(或shortpath，中文“直连”或“捷径”)是CNN模型发展中出现的一种非常有效的结构，本文将从Highway networks到ResNet再到DenseNet概述shortcut的发展。
ResNet有许多模型：如ResNet34， ResNet50，不过这些基本上都是根据层数来命名的，ResNet网络模型一般是开始有一层卷积层来提取图像特征，再经过池化，然后进入残差块中（ResNet的主要结构），最后再经过池化层与全连接层被输出出来，下图是一个ResNet34的模型示意图
编者按：Inception系列是卷积神经网络家族中一支举足重轻的力量。关于Inception性能优异的解释主要集中在它的multi-branch的结构和multi-size filter的运用。这篇文章从一个新颖的角度揭示了why Inception works，以及Inception与ResNet之间的深刻关联。
原文地址: https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
我们知道，对浅层网络逐渐叠加layers，模型在训练集和测试集上的性能会变好，因为模型复杂度更高了，表达能力更强了，可以对潜在的映射关系拟合得更好。而“退化”指的是，给网络叠加更多的层后，性能却快速下降的情况。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近道”的意思，下面是这个resnet的网络结构：
ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写，是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者，ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路，如150+层的网络。在ResNet之前，由于梯度消失(vanishing gradients)的问题，训练非常深的神经网络是非常困难的。
ResNet18的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet18网络并使用CIFAR10数据集训练测试 ResNet34的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet34网络 ResNet34的搭建请移步：使用PyTorch搭建ResNet50网络
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。
残差网络 ResNet 是在2015年开始火起来的，之前只是在书上看过它的大名，但是没有深入学习过。最近在参加kaggle竞赛，查资料的过程了解到 ResNet 在图像分类、目标检测等问题中作为 backbone 的效果很不错，所以打算深入学习下。
从上面这幅图可以看出，在一定的训练迭代中，适合的浅层网络要比深层网络有更低的训练误差和测试误差
本文结合50层深度残差网络的实现学习何博士的大作-Deep Residual Learning for Image Recognition。理论上，深层网络结构包含了浅层网络结构所有可能的解空间，但是实际网络训练中，随着网络深度的增加，网络的准确度出现饱和，甚至下降的现象，这个现象可以在下图直观看出来：56层的网络比20层网络效果还要差。但是这种退化并不是因为过拟合导致的，因为56层的神经网络的训练误差同样高。
本文主要搭建了ResNet18网络架构，每个block中包含两个Basicblock，每个Basicblock中包含两层，除去输入层和输出层外，一共有16层网络。而且每一个Basciblock之后进行一次跳跃连接。在此基础上，利用CIFAR10上的数据集大小举例，说明了ResNet网络中每层输出的大小变化。
Res2Net是在ResNet模型基础上提出的一种新的模块，它的核心思想是将ResNet中的卷积分解成多个子模块，每个子模块可以利用更多的特征信息，从而增强了网络的表达能力。
编译 | 图普科技 本文由图普科技工程师编译自《An Overview of ResNet and its Variants》。 从AlexNet[1]在2012年的LSVRC分类大赛中取得胜利之后，“深度残差网络[2]”可以称得上是近年来计算机视觉（或深度学习）领域中最具开创性的工作了。ResNet的出现使上百甚至上千层的神经网络的训练成为可能，并且训练的成果也是可圈可点的。 利用ResNet强大的表征能力，不仅是图像分类，而且很多其他计算机视觉应用（比如物体检测和面部识别）的性能都得到了极大的提升。
作者：叶 虎 编辑：张 欢 PART 01 ResNet简介 引言 深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，让我们先看一下
深度神经网络很难去训练，本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练，该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数。本文提出证据表明，这些残差网络的优化更简单，而且通过增加深度来获得更高的准确率
研究人员观察到，当涉及卷积神经网络时，越深越好是有意义的。因为模型应该更有能力（它们适应任何空间的灵活性增加，因为它们有更大的参数空间可供探索）。
论文阅读学习 - Deep Residual Learning for Image Recognition
理解1——Identity Mapping by Shortcuts（快捷恒等映射）
Transform已经在自然语言处理（例如机器翻译，问题解答）中无处不在；但是，要实现高性能，它需要大量的计算，这使其不适合受硬件资源和电池严格限制的移动应用程序。本文，提出了一种有效的轻量级的Transformer，以便部署mobil NLP应用程序。轻量级的transform的关键关键Long-Short Range Attention（LSRA），其中有一group负责局部上下文建模（通过卷积），而另一组负责距离关系建模（通过注意力）。
【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】Res2Net：一种新的多尺度网络结构，性能提升显著 和【CV中的注意力机制】史上最强"ResNet"变体--ResNeSt。本文我们将着重讲解IResNet，阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的研究人员，进一步深入研究了残差网络不能更深的原因，提出了改进版的残差网络（Improved Residual Networks for Image and Video Recognition），IResNet可训练网络超过3000层！相同深度但精度更高，与此同时，IResNet还能达到涨点不涨计算量的效果，在多个计算机视觉任务（图像分类，COCO目标检测，视频动作识别）中精度得到了显著提升。
我们将使用残差网络建立一个很深的卷积神经网络，理论上而言越深的网络可以表示更加复杂的函数，但是训练也更加困难。Residual Networks可以让我们训练更深的网络。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141343.html原文链接：https://javaforall.cn
其中在网络搭建的过程中分为4个stage，蓝色箭头是在Unet中要进行合并的层。注意：前向的运算encoder过程一共经过了5次降采样，包括刚开始的 7 ∗ 7 7*7 7∗7卷积 stride，所以decoder过程要有5次上采样的过程，但是跨层连接（encoder 与 decoder之间）只有4次，如下图所示，以输入图像大小224×224为例：
01 摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）https://www.leiphone.com/news/201606/BhcC5LV32tdot6DD.html 这个152层ResNet架构深，除了在层数上面创纪录，ResNet 的错误率也低得惊人，达到了3.6%，人类都大约在5%~10%的水平。这是目前为止最好的深度学习框架。可以看作人工神经网络领域的又一里
本文主要介绍了两种深度神经网络模型：ResNet和DenseNet，以及它们在图像分类任务中的表现。ResNet通过引入残差连接来缓解梯度消失问题，从而加深网络结构。DenseNet则是通过密集连接的方式，将每个层的特征图都连接到后续层中，从而提高网络的性能。实验结果表明，DenseNet在Cifar10分类任务中取得了与ResNet相近的优异表现。
在本文，我们ResNet进行了回顾。通过学习残差表征函数而不是直接学习目标表征，ResNet可以拥有多达152层的非常深的网络。
摘要 微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）（https
四次Skipconnect分别在：Maxpool前；另外三次在通道数变化前。 上采样combine时采用的是插值（nn.functionnal.interpolate）。
2020年，基于自注意力机制的Vision Transformer将用于NLP领域的Transformer模型成功地应用到了CV领域的图像分类上，并在ImageNet数据集上得到88.55%的精度。
找到很多关于maskrcnn具体用法的代码，但是全是基于resnet50/101的，因需要训练的数据集并不复杂，resnet50的结构有点冗余，于是就把maskrcnn的backbone从resnet50改为resnet34结构。 找到model文件，将resnet50(侵删)部分代码做一定的修改，就可以得到resnet34的相关代码 下面是相关代码：
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上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念，希望大家可以在实际的任务中使用这种方法，现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识，Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网络
又到整理的时候了，这次参考torchvision里面的resnet34源代码，自己修改了一下，实现cifar10数据集的分类任务。
深度残差收缩网络是建立在三个部分的基础之上的，包括残差网络、注意力机制和软阈值化。
深度残差网络（Deep Residual Networks，简称ResNet）自从2015年首次提出以来，就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制，ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络，从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构，解决了传统深度神经网络中的梯度消失问题，并实现了高效、可扩展的深层模型。
这是卷积的第十二篇文章，主要为大家介绍一下DenseNet，值得一提的是DenseNet的作者也是上一篇卷积神经网络学习路线（十一）| Stochastic Depth（随机深度网络）论文的作者，即清华的黄高。相比于里程碑式创新的ResNet来讲，DenseNet的作用或许用继往开来来形容是最合适不过了。论文原文地址见附录。
【磐创AI导读】：本文主要带大家一起剖析ResNet网络，查漏补缺。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
据北京听力协会预估数据，我国听障人群数量已过千万。而在全球范围内有4.66亿人患有残疾性听力损失，约占全世界人口的5%。聋哑人士很特殊，他们需要使用手语进行交流，其他与常人无异，我国存在特殊教育水平在各城市中发展力度具有较大差异，国家通用手语推广程度浅，但不懂手语，与听力障碍者交流会非常困难。
残差连接的思想起源于中心化，在神经网络系统中，对输入数据等进行中心化转换，即将数据减去均值，被广泛验证有利于加快系统的学习速度。
Welcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very deep convolutional networks, using Residual Networks (ResNets). In theory, very deep networks can represent very complex functions; but in practice, they are hard to train. Residual Networks, introduced by He et al., allow you to train much deeper networks than were previously practically feasible.
这篇文章是Deep Residual Learning for Image Recognition 的翻译，精简部分内容的同时补充了相关的概念，如有错误，敬请指正。
【导读】：本文主要带大家一起剖析ResNet网络，查漏补缺。想要学习更多的机器学习、深度学习知识。
增加网络的深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，一个比较好的例子就是VGG，该网络就是在AlexNex的基础上通过增加网络深度大幅度提高了网络性能。
最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
随着在移动设备上运行深度网络可以提升用户体验，而且允许随时随地可以访问，并且在安全性、隐私和能耗方面相对云端计算具有优势，边缘计算的需求越来越大。
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