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。
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Augmented Shortcuts for Vision Transformers』，由北大&华为联合提出用于 Vision Transformer 的Augmented Shortcuts，涨点显著！！！
尽管目标检测新算法层出不穷，但在实际工程项目中不少52CV群友还是念着YOLOv3的好。将其部署到边缘设备等时，模型剪枝是非常有必要的，毕竟有原始模型有239M的参数，剪枝后往往也能提速不少。
转眼似乎半个多月过去了，最近忙了点其他的事，所以这个CMS做的进度也慢了，不过昨天和今天稍微加了点班，把最大的一块制作OK了，也就是下面我要说的——
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
CVPR2016 code: https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
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
这篇文章[1]主要思想是将 shortcut 用在了神经网络模型中，从而在一定程度上缓解了深度神经网络训不动的问题（即网络深到一定程度反而性能下降）。shortcut 在 202020 年前的神经网络热潮中就被提出来了，作者从新将其用在了深度神经网络中，发现性能很好。
这是从l零开始实现YOLOv3目标检测教程的第2部分。在上一部分中，解释了YOLO的工作原理，在这一部分中，我们将在PyTorch中实现YOLO所使用的层。换句话说，这是我们创建模型构建模块的部分。
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。
论文阅读学习 - Deep Residual Learning for Image Recognition
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。
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。
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：
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）。
理解1——Identity Mapping by Shortcuts（快捷恒等映射）
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。
相比起Faster RCNN的两阶结构，2015年诞生的YOLO v1创造性地使用一阶结构完成了物体检测任务，直接预测物体的类别与位置，没有RPN网络，也没有类似于Anchor的预选框，因此速度很快。
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。
它是由重复的类似于ResNet的模块组成的，其下采样是通过卷积来完成的。通过对cfg文件的观察，提出了以下总结：
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。
好处就是，可以把数据存放到后端数据库里，实现动态添加删除图标，调用的时候只需后端程序按格式输出json数组到前台就行。
上一篇推文如何让你的YOLOV3模型更小更快？ 给大家介绍了一下利用BN层的参数对YOLOV3检测模型进行剪枝，最终获得了2倍的速度增涨。但需要注意的是，这个剪枝有一些缺点，例如剪枝剪得不够极限，可能还有一些冗余通道存在，另外和shortcut层相邻的卷积层以及上采样层前的卷积层并没有剪枝。并且剪枝之后模型的通道数会变成一些奇怪的数字例如，这在推理过程中会浪费一部分硬件的内存，并对模型的推理速度产生影响。最后，很多人在简单的检测场景中（例如一个类别的检测）倾向使用YOLOV3-Tiny这个小模型，我们可以通过剪枝使得这个模型更小，但上次的项目是不支持的。基于上面的需求，coldlarry开发了一个完整的YOLOV3剪枝库，可以满足刚刚提高的所有需求，代码地址如下：https://github.com/coldlarry/YOLOv3-complete-pruning。
传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型，下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象，一旦发现下料口堵塞，算法会立即抓拍发出告警信号。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。传送带下料口堵塞识别检测算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
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。
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
上篇ConvNext的文章有小伙伴问BottleNeck，Inverted Residual的区别，所以找了这篇文章，详细的解释一些用到的卷积块，当作趁热打铁吧
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。
本文主要是在 Residual 和 Inception 基础上构建新的模型，实现实时物体检测。构建的新模型特色是占用内存少，计算量小。新网络命名为 wide-residual-inception (WR-Inception) 。
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
论文: Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network.pdf
【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。
渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法通过yolov7深度学习训练模型框架，渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法在指定区域内实时监测渣土车的进出状况以及对渣土车未盖篷布违规的抓拍和预警。渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后，每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组，再将它们连接在一起。此时，渣土车识别监测 渣土车未盖篷布识别抓拍算法每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后，该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构，E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。
通过上图，我们可以看到V4比V3无论在准确率上还是检测速度上都有了一个很大的提升，在准确率上提升了10%，在速度上提升了12%。
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 是2021 CVPR的一篇论文，正如他的名字一样，使用structural re-parameterization的方式让类VGG的架构重新获得了最好的性能和更快的速度。在本文中首先对论文进行详细的介绍，然后再使用Pytorch复现RepVGG模型.
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。
如果说非要提供一个方法快速掌握目标检测的深度学习算法的话，那就是自己从无到有的实现它，在这期间，可以对整个算法有更清晰的认识，此次系列文章旨在提供一个自己从无到有实现目标检测YOLOV3的教程，希望对那些对目标检测感兴趣的人有所帮助。
在任意地方创建一个文件夹，最好是你不去经常移动的地方，文件夹是用来存放你自定义的代码块的文件夹。
💡💡💡本文独家改进：RepGhost，通过重参数化实现硬件高效的Ghost模块，性能优于GhostNet、MobileNetV3等，在移动设备上具有更少的参数和可比的延迟。
那 Flutter 既然支持桌面端，那自然少不了对多级菜单的支持，菜单按钮的事件也往往伴随着快捷键的使用。本文就来介绍一下基于 MenuAnchor 组件，如何实现弹出多级菜单，以及快捷键的使用：
拖动实现的思路已经更新，为防止大家步入误区，本文建议不用阅读太细，实现思路请参考：http://www.cnblogs.com/hooray/archive/2012/03/23/2414410.html
论文作者发现在传统的深度学习网络中存在着大量冗余，但是对模型的精度至关重要的特征图。这些特征图是由卷积变化得到，又输入到下一个卷积层进行运算，这个过程包含大量的网络参数，消耗了大量的计算资源。如下面的ResNet-50某层中的特征图，扳手之间的两个特征图存在很强的线性关系，通过计算成本较低的操作即可得到。
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
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。
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。
Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。
下图为我们了展示了2018前常用CNN模型大小与Accuracy的比较，网络上不乏介绍CNN演进的文章[LeNet/AlexNet/Vgg/ Inception/ResNet]，写的也都很好，今天我们为各位读者介绍几个最新的CNN模型，如何搭建以及他们的优势在哪里。
5 年前，Transformer 在国际神经信息处理大会 NeurIPS 2017 发表，后续其作为核心网络架构被广泛用于自然语言处理和计算机视觉等领域。
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
在前面的一篇文章中介绍了轻量级的网络架构mobilenet v1，本次续接第一篇，介绍V1的升级版本，mobilenet v2。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
