Res2Net上图是backbone网络中比较常见的结构。本文将其中的3x3的卷积核替换为几组小的卷积核并以残差的方式进行连接，在计算力相同的条件下获得更强的多尺寸表征信息。
超越ResNet：Res2Net；目标检测最新网络：FCOS；何恺明最新论文：RandWire-WS昨天(2019-04-03)arXiv上放出了很多优质论文：各种顶会paper和顶会“种子”paper。这里为了节省篇幅，放大重点，Amusi做了论文精选。
总结综上所述，Res2Net模块在以上视觉任务中均表现出良好的性能。尽管在几个代表性的计算机视觉任务（包括姿态识别，目标检测和显著性目标检测）的背景下已经证明了所提出模型的优越性，但论文作者认为多尺度表示至关重要且具有更广泛的应用领域。
有一篇新的论文，来自Gao，Cheng，Zhao等人，Res2Net:anewmulti-scalebackbonearchitecture，展示了在一个给定块中做多尺度，而不是通常的一层一层的做多尺度，是一个未知的领域，可以对物体检测和分割带来额外的回报。.大多数架构都是在一层一层的基础上使用了多...
作者在文中提到：深层网络的训练误差一般比浅层网络更高；但是对一个浅层网络，添加多层恒等映射（y=x）变成一个深层网络，这样的深层网络却可以得到与浅层网络相等的训练误差。由此可以说明恒等映射的层比较好训练。我们来假设：对于残差网络，当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等...
Table1，table2res2net在image上top-1和top-5都有1~2%的提升。Table3验证尺度的有效性，保持计算复杂度，随着尺度增加精度不断提升。Res2Net-50在ImageNet数据集不同规模测试错误率结果。其中参数w为卷积宽度（通道数吧），s为scale不同模块
论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognitionResNet——MSRA何凯明团队的ResidualNetworks，在2015年ImageNet上大放异彩，在ImageNet的classification、detection、localization以及COCO的detection和segmentation上均斩获了第一名的成绩，而且DeepResidualLearningforImageRecognition也获得了CVPR2016的bestpaper，实在是实至名归。
论文[4]认为，即使BN过后梯度的模稳定在了正常范围内，但梯度的相关性实际上是随着层数增加持续衰减的。而经过证明，ResNet可以有效减少这种相关性的衰减。对于层的网络来说，没有残差表示的PlainNet梯度相关性的衰减在，而ResNet的衰减却只有。
本文先根据论文的顺序介绍ResNet,然后解释PyTorch版本的代码实现。一、背景介绍ResNet是何凯明等人在2015年提出的模型,获得了CVPR最佳论文奖,在ILSVRC和COCO上的比赛成绩:(以下比...
论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01169摘要视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要,作为backbone的CNN的对尺寸表征能力越强,性能提升越大。目前,大多数多尺寸的表示方法是layer-wise的。本文...
论文Res2Net:ANewMulti-scaleBackboneArchitecture:在Resnet的bottleneck基础上,提出了参数量更少的bottleneck,如下图:图a为Resnet提...
ResNet引入残差网络结构(residualnetwork),即在输入与输出之间(称为堆积层)引入一个前向反馈的shortcutconnection,这有点类似与电路中的“短路”,也是文中提到identitymapping(...
ResNet深度学习(DeepLearning)论文阅读理解阅读技巧阅读效率肥猫不吃鱼疯狂点赞,残差那很有帮助昨天14:24霍华德来了来了终于来了20小时前打开App查看更多评论...
而近日,由南开大学、牛津大学和加州大学默塞德分校的研究人员共同提出的Res2Net,可以和现有其他优秀模块轻松整合:在不增加计算负载量的情况下,在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试...
ResNet论文笔记一、论文简介先从KaimingHe的那篇paper说起吧,paper主要解决的还是神经网络的深度和准确率之间的关系,当神经网络的层数增加,出现了degradatio...
上面是根据这些论文、作者、机构的一些关键词制作的热图。ImageNet分类图片来源:AlexNet论文微软ResNet论文:用于图像识别的深度残差网络作者:何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑链...
视频地址:ResNet论文逐段精读【论文精读】丿丶繁花灬似锦粉丝:19文章:6关注本文为我原创本文禁止转载或摘编分享到:或建议推荐文章更多精彩内容如何读论文【论文精读】点击进入查看...
论文链接(收录于CVPR2017):https://openaccess.thecvf/content_cvpr_2017/html/Huang_Densely_Connected_Convolutional_CVPR_2017_paper.htmlDenseNet如下图所示,很明显基本...