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ResNeXt
import torch import torch.nn as nn import torchvision class ResNeXtBlock(nn.Module): def __init__(self,in_places,places, stride=1,downsampling=False, expansion = 2, cardinality=32): super(ResNeXtBlock,self).__init__() self.expansion【论文阅读笔记】从ResNet到ResNeXt
目录 论文地址ResNet基本思想ResNeXt基本思想 论文地址 ResNet ：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNeXt： https://arxiv.org/abs/1611.05431 ResNet基本思想 在训练深层网络时，一般会遇到三个问题： 过拟合。这一点其实很好理解，因为训练的损失函数是训练集上的loss，当论文笔记：CNN经典结构2（WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet）
###前言 在论文笔记：CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构。本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构。 CIFAR和SVHN上，DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet，具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果。ImageNet上，SENet论文解读：SKNet自适应动态选择机制，动态调整感受野尺寸
在标准的卷积网络中，每层网络中神经元的感受野的大小都是相同的。在神经学中，视觉神经元感受野的大小是由刺激机制构建的，而在卷积网络中却很少考虑这个因素。本文提出的方法可以使神经元对于不同尺寸的输入信息进行自适应的调整其感受野的大小。building block为Selective KerResNeXt：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度和计算开销也会增加。因此本文提出的 ResNeXt 结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了超参数的数量（得益于子ResNext
总结：和ResNet相同的参数和计算量的同时，可以取得更好的表现。相同表现时，复杂度最低。 a 101-layer ResNeXt is able to achieve better accuracy than ResNet-200 [15] but has only 50% complexity. 1. mmdetection中ResNext的实现 配置文件中: model = dict( type='ReResnet以及相应的变体
在过去的几年里，ResNet网络可以说是一篇开创新的工作，ResNet使得训练更深的网络成为可能。除了图像分类任务以外，在目标检测以及人脸识别等领域发光发热。 AlexNet架构只有5层卷积，而VGG和GoogleNet分别有19和22层。网络层数越深，拟合能力就越强，但是网络的深度不能通过层与层的直接叠加ResNeXt
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