resnet最新的变种
时间: 2023-05-30 07:01:38 浏览: 242
ResNet最新的变种是ResNeSt(ResNet-NeSted),它是由南京大学的研究团队于2020年提出的。ResNeSt通过引入Nested Attention Mechanism实现了更加有效的特征重用,从而在多个计算机视觉任务中取得了目前最优的结果。同时,ResNeSt还通过设计新的Block结构和将多个ResNet模型进行集成来进一步提升了性能。与传统ResNet相比,ResNeSt具有更高的准确率和更好的鲁棒性,可以在更广泛的场景下应用。
相关问题
resnet18最新进展
ResNet-18是一个经典的深度卷积神经网络模型,它在图像分类任务中取得了很好的效果。最新的进展主要集中在改进ResNet-18的性能和应用领域的拓展上。
一方面,研究人员提出了一些改进的ResNet-18变体,以进一步提高其性能。例如,一些研究工作通过引入注意力机制、残差连接的变种或者改进的损失函数等方式,使得ResNet-18在各种图像分类任务中取得了更好的结果。
另一方面,ResNet-18也被广泛应用于其他计算机视觉任务,如目标检测、语义分割和人脸识别等。研究人员通过在ResNet-18的基础上进行改进和调整,使其适应不同的任务,并在这些任务中取得了令人瞩目的成果。
总的来说,ResNet-18作为一个经典的深度学习模型,其最新进展主要体现在改进性能和应用领域的拓展上。
resnet发展历史
ResNet(Residual Network)是一种深度卷积神经网络架构,由Kaiming He等人于2015年提出。它的主要贡献是引入了残差连接(residual connection)的概念,解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
在传统的深度神经网络中,随着网络层数的增加,模型的性能会逐渐下降。这是因为在反向传播过程中,梯度会逐层地传递,导致梯度值变得非常小,甚至消失。为了解决这个问题,ResNet提出了残差学习的思想。
残差学习通过在网络中引入跳跃连接(skip connection),将输入直接添加到输出中,形成了一个残差块。这样,在反向传播时,梯度可以直接通过跳跃连接传递到较浅的层,从而避免了梯度消失的问题。此外,残差块还可以通过堆叠来构建更深的网络。
ResNet的发展历史如下:
1. 2015年,Kaiming He等人提出了ResNet,并在ImageNet图像分类任务上取得了优秀的结果。他们通过在网络中引入残差块,成功地训练了152层的深度网络,相比于之前的网络结构,取得了更好的性能。
2. 随后,ResNet的思想被广泛应用于其他计算机视觉任务,如目标检测、语义分割等。在这些任务中,通过使用更深的ResNet网络,取得了更好的性能。
3. 2016年,ResNet的变种模型被提出,如Wide ResNet和ResNeXt。Wide ResNet通过增加通道数来提高模型的表达能力,ResNeXt则通过使用多个分支来增加网络的宽度。
4. 2017年,ResNet的改进版本DenseNet被提出。DenseNet通过在网络中引入密集连接(dense connection),使得每一层都与前面所有层相连,进一步增强了特征的传递和重用能力。