随笔分类 - backbone网络
摘要：博客： "博客园" | "CSDN" | "blog" 写在前面 如题，这篇文章将尝试从卷积拆分的角度看一看各种经典CNN backbone网络module是如何演进的，为了视角的统一，仅分析单条路径上的卷积形式。 形式化 方便起见，对常规卷积操作，做如下定义， ：输入尺寸，长 宽
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摘要：博客：博客园 | CSDN | blog 写在前面 Inception 家族成员：Inception-V1（GoogLeNet）、BN-Inception、Inception-V2、Inception-V3、Inception-ResNet-V1、Inception-V4、Inception-Res
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摘要：[TOC] 博客： "博客园" | "CSDN" | "blog" 写在前面 在博客《ResNet详解与分析》中，我们谈到ResNet不同层之间的信息流通隐含在“和”中，所以从信息流通的角度看并不彻底， 相比ResNet，DenseNet最大的不同之处在于，并不对feature map求elemen
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摘要：[TOC] 博客： "博客园" | "CSDN" | "blog" Resnet要解决的是什么问题 ResNets要解决的是深度神经网络的“退化”问题。 什么是“退化”？ 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
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摘要：[TOC] 博客： "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 写在前面 VGG(2014)网络出自paper "《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》" ，为 "ILSVR
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摘要：[toc] 博客： "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 写在前面 "《Network in Network》" 简称NIN，出自 "颜水成老师" 团队，首次发表在arxiv的时间为2013年12月，至20190921引用量为2871（google scholar）
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摘要：[TOC] 博客： "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 写在前面 ZFNet出自论文 "《 Visualizing and Understanding Convolutional Networks》" ，作者Matthew D. Zeiler和Rob Fergus
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摘要：[TOC] 博客： "blog.shinelee.me" | "博客园" | "CSDN" 写在前面 本文重点在于回顾深度神经网络在CV领域的 First Blood —— AlexNet ，AlexNet是首个在大规模图像识别问题取得突破性进展的深度神经网络，相比基于SIFT+FVs、稀疏编码的传
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摘要：深度神经网络繁多，各自的性能指标怎样？ 实际应用中，在速度、内存、准确率等各种约束下，应该尝试哪些模型作为backbone？ 有paper对各个网络模型进行了对比分析，形成了一个看待所有主要模型的完整视角，其分析结果可以在实践中提供指导和帮助。 这篇博客主要整合了其中3篇文章的结论，分别是 1. "
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