分已经掌握了，也基本接近入门了。 总结一下算法原理的部分，介绍了传统计算机视觉的一些算法，比如滤波算法，然后介绍了一些深度学习的基础概念，包括训练和推理，正向传播，反向传播和损失函数。 随后重点介绍了resnet这一神经网络中用到的算法，包括卷积算法，批归一化算法，池化算法，激活函数，还有矩阵乘算法，以及每一个算法的原理和优势。 最后面的几节介绍了全连接算法，交叉熵损失函数，还有softmax算法。 同时在介...

如果将上篇文章中涉及到的算法都自己手写完一遍后，我们开始尝试利用自己手写的算法，搭建一个完整的 resnet50 神经网络。 网络结构就参考这个链接中的网络结构，是在之前下载模型的章节中，下载的模型。 为了搭建一个完整的神经网络，定义一个 Resnet 的类，这个类就包含 resnet50 的所有层和结构。该类很简单，只有一个名为run的函数，用来运行这个神经网络。 下面是 python 代码定义的这个类。 ...

上一节配置好 python 环境之后，本节开始下载 resnet50 训练好的模型。我们使用以下代码完成 resnet50 的模型下载。 import numpy as npfrom torchvision import modelsimport torch resnet50 = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained...

更深层的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化相较于先前使用的网络更深层次的训练。我们明确地将层重新构建为相对于层输入的学习残差函数，而不是学习无参考的函数。我们提供了全面的实证证据表明，这些残差网络更容易优化，并且可以通过显著增加深度获得更高的准确性。在ImageNet数据集上，我们评估了深度达152层的残差网络——比VGG网络[40]深8倍，但复杂度仍然较低。这些残差网络的集成在Image...

以下三篇是介绍和改进残差网络的论文: 用于图像识别的深度残差学习（ 目录 ResNet成功了吗？ ResNet解决了什么问题？ 如何解决？ 使用 Pytorch 实现 参考 ResNet成功了吗？ 在ILSVRC 1分类竞赛中获得第一名，前2015名错误率为5.3%（集成模型） 在ILSVRC和COCO 1竞赛中荣获ImageNet检测，ImageNet本地化，Coco检测和Coco分割的第一名。 用 Re...

卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一种特殊的多层神经网络，旨在以最少的预处理直接从像素图像中识别视觉模式。ImageNet项目是一个大型视觉数据库，设计用于视觉对象识别软件研究。ImageNet 项目举办年度软件竞赛，即 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 （ILSVRC），软件程序竞相正确分类和检测对象和场景。在这里，我将讨论ILSVRC顶级竞争对手的CNN架构。 LeNet-5 LeNet-5...

与 ResNet 相比好在哪里？ 相同的参数个数，结果更好：一个 101 层的 ResNeXt 网络，和 200 层的 ResNet 准确度差不多，但是计算量只有后者的一半 论文参考：https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf 以下三篇是介绍和改进残差网络的论文: 用于图像识别的深度残差学习（链接到微软研究的论文）) 深度残差网络中的身份映射（链接到微软研究院的论文）) 深度神...

三. 池化层 一. 卷积层 上一篇文章我们讲到过可以通过控制卷积层的个数来提取图像的不同特征，但是事实上卷积是一种线性运算，更准确的说是一种线性加权运算，而线性运算是可以叠加的，也就是说假设我们用的Resnet50网络，那么这50个卷积层就退化成了一个很复杂的线性网络，但是无论他怎么复杂，他都是一个线性网络。线性网络的拟合能力是非常弱的，很容易造成欠拟合的现象，那么怎么改善这种情况呢？这就需要激活函数了。在...

文章目录 1. 全连接层2. SoftMax算法 1. 全连接层 全连接层，指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前面几层提取到的特征综合起来。 举个例子，前面通过卷积和池化层提取出来的特征有眼睛鼻子和嘴巴，那我们能单独通过这三个特征来判断出这是一只猫吗？显然不能，因为拥有眼睛鼻子嘴巴这三个特征的动物太多了吧，所以我们需要对这三个特征进行特征融合，从而最终判断出这个东东是一只猫猫而不是修狗。 也因...

ResNet是一种非常有效的图像分类识别的模型，可以参考如下的链接 https://blog.csdn.net/qq_45649076/article/details/120494328 ResNet网络由残差（Residual）结构的基本模块构成，每一个基本模块包含几个卷积层。其中，除了网络的推理输出，基本模块的输入也被直接加成到模块的输出。这种设计可以防止网络在深度加大之后产生退化的现象。 通常所见的有...